矩阵损失下带约束生长曲线模型中齐次线性估计的可容许性特征

证明了约束条件下生长曲线模型中线性估计的可容许性与约束条件下一元线性模型中,线性估计的可容许性在齐次线性估计类中具有等价性,得到了带约束生长曲线模型中线性函数KBL的估计DYF在齐次线性估计类中是可容许估计的充要条件.     

约束条件下多元随机效应线性模型中回归系数和参数的可容许估计

讨论约束条件下多元随机效应线性模型中回归系数和参数的线性估计的可容许性,在二次损失函数下,给出了随机回归系数和参数的线性估计分别在齐次和非齐次线性估计类中是可容许估计的特征.     

多元线性模型回归系数的所有可容许线性估计

讨论了多元线性模型中 ,线性估计 AY a在一切估计类中是线性可估函数 SB的 A-可容许性估计、E-可容许性估计及 G-可容许性估计的主要条件 .     

多元线性模型回最系数的所有可容许线性估计

讨论了多元线性模型中,线性估计ＡＹ＋α在一切估计类中是线性可估函数ＳＢ的Ａ－可容许性估计、Ｅ－可容许性估计及Ｇ－可容许性估计的主要条件。     

带有线性约束的共同回归系数矩阵线性估计的泛可容许性

针对带有线性约束的多元共同均值回归模型，在泛优良性准则下，得到了其共同均值参数矩阵的线性函数的线估计是泛可容许的必要条件，进而给出了在不同的线性约束条件下，Ｈ的泛可容许估计类之间的一种刻划。     

不等式约束下多元线性模型中线性估计的可容许性

研究多元线性模型在不等式约束下齐次线性估计和非齐次线性估计的可容许性, 刻画了二者之间的关系, 得到了齐次线性估计(非齐次线性估计)在齐次线性估计类(非齐次线性估计类)中是可容许的充要条件.     

线性估计在矩阵损失下的可容许性

研究了多元线性模型Ｙ－Ｎ中参数ＳＸＯ的线性估计ＬＹ＋Ｄ的可容许性问题,在一般条件下得到了线性估计ＬＹ＋Ｄ在矩阵损失下的可容许的充要条件。从而将现有文献中的结果推广到Σ≥０,Ｖ≥０的情形,解决了这一模型中的可估参数的线性估计在矩阵损失下的可容许性问题。     

多元线性模型共同均值参数线性估计的可容许性

对于一般未知方差多元线性模型,讨论了共同均值矩阵参数的可估函数SXΘ的线性估计在线性估计类中的可容许性问题,证明了在本文所给的不同优良准则下可容许性是等价的,并得到了它们的充要条件.     

回归系数的线性估计在平衡损失下的可容许性

针对多元正态线性模型,根据Zellner提出的平衡损失函数,对其进行变形,定义了更一般的平衡损失函数。研究了在该损失下,多元正态线性模型回归系数矩阵的线性估计在一切估计类中的可容许性,并给出了充要条件。该方法同样适用于线性估计类中的可容许性以及其他的可容许性的研究。     

多元线性模型回归系数估计在矩阵损失下的可容许性

推广了吴启光关于一元线性模型回归系数估计的可容许性的结果，得到了多元线性模型回归系数的估计可容许的充要条件。     

多元线性模型与最佳预测

运用多元回归模型方法建立了多指标预测模型,在矩阵损失下,利用正交投影阵及矩阵分析等知识找到了预测指标的最优线性估计类,且从中得到了几个最优线性估计,使其应用范围更加广泛.     

矩阵损失下带约束的回归系数非齐次线性估计的Minimax可容许性的特征

在短阵损失下给出了带约束回归系数线性估计在非齐次线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。     

矩阵损失下线性估计可容许性的注记

研究矩阵损失下线性模型中线性估计的可容许性, 利用矩阵论的相关知识给出了齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许估计的新刻画, 并举例说明所给条件更易于应用.     

约束线性回归模型回归系数的条件岭型估计

本文提出了线性等式约束的线性回归模型回归系数的一种有偏估计-条件岭型估计,证明了在一定的条件下,在均方误差意义下及均方误差矩阵意义下都优于回归系数的约束最小二乘估计,并讨论了它的可容许性。     

多元线性FRM结构参数的约束LSE的强相合性

多元线性函数关系模型(FRM)是多元线性Errors—in—Variables统计模型的一种，该文针对具有一般误差协方差阵结构的多元线性FRM，在一定的条件下证明了其结构参数的约束最小二乘估计量的强相合性。     

增长曲线模型回归系数的线性MINIMAX 估计

在矩阵损失函数下,研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性,并得到惟一的线性minimax估计.     

非齐次等式约束线性回归模型回归系数的条件岭型估计

对非齐次等式约束线性回归模型提出一种有偏估计,即条件岭型估计,证明了在一定的条件下,在均方误差及均方误差矩阵意义下都优于回归系数的约束最小二乘估计,并给出了两次随机数据模拟的结果,模拟数据结果表明在一定的条件下,条件岭型估计优于最小二乘估计.     

带线性约束的新两参数估计

针对带约束的最小二乘估计在参数估计中处理复共线性的不足,引入随机线性约束,提出了约束新两参数估计.并且得到在均方误差下,约束新两参数估计与约束最小二乘估计,约束岭估计和约束Liu估计相比的优良性.