Байесовские прогнозируемые (несмещенные) оценки нормированного правдоподобия. Биномиальное и экспоненциальное распределения

По выборочным данным и “сильным” априорным предположениям, выделяемым из множеств достаточно объективных условных априорных распределений параметров с помощью сформулированного условия прогнозирования – условия несмещенности байесовских оценок, получены байесовские прогнозируемые (в частности; несмещенные точечные) оценки нормированного правдоподобия параметров биномиального и экспоненциального распределений, а также вероятности безотказной работы, дополнительно свидетельствующие об универсальности байесовского подхода в целом. Приводятся рекомендации по использованию байесовских прогнозируемых статистических решений в зависимости от объема имеющихся выборочных данных.