一般方差分量模型中线性估计的可容许性

考虑方差分量模型E     

协方差矩阵在非负二次型估计中的可容许性

探讨了在一些特定条件下非负二次型估计类中的可容许性问题，并给出了这些可容许性估计的充要条件．     

方差分量模型中回归系数的非线性估计的可容许性

本文的主要结果如下:方差分量模型:其中:都未知,X已知,v_1≥0,v_2≥0都已知。若S是S×P阵,当Sβ可估时,则在二次型损失函数(Ly-Sβ)′(Ly-Sβ)下得到Ly a在非齐次线性估计类中是Sβ的可容许估计的充要条件。     

方差分量模型中回归系数的线性估计的可容许性

考虑方差分量模型EY=Xβ,COV(Y)=∑mi=1θiVi,其中n×p 矩阵X和非负定矩阵Vi(i=1,2,...,m)都是已知的,β∈Rp,θi0或θi＞0(i=1,2,...,m) 均为参数.在本文中,我们在二次损失下, 当μ(V1∶V2∶…∶Vm∶X)=Rn时,给出了关于可估函数Sβ的线性估计在线性估计类中可容许性的充要条件.     

矩阵损失下等式约束线性模型非齐次线性估计的 Minimax可容许性的特征

讨论了矩阵损失下带约束的共同均值线性模型的回归系数线性估计的Minimax可容许特征,根据可容许估计和Minimax可容许估计的定义,给出了非齐次线性估计类中Minimax可容许估计的充要条件,并进行了证明.     

协方差矩阵在非负二次型估计中的可容许性

探讨了在一些特定条件下非负二次型估计类中的可容许性问题,并给出了这些可容许性估计的充要条件.     

矩阵损失下线性模型中回归系数可容许估计

考虑线性模型Y =Xβ +ε ,Eε=0 ,D(ε) =σ2 V ,其中X列满秩 ,V为正定矩阵。在矩阵损失下 ,吴启光得到了回归系数 β的线性估计在非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件 ,该定理结论与BaksalaryJK和MarkiewiczA在二次损失下所得结果在表达式上有所不同。为了得到相近的结论 ,对吴启光的结果做了进一步仔细分析 ,得到结果如下 :在矩阵损失下回归系数 β的线性估计AY +g在非齐次线性估计类中可容许当且仅当XAV对称 ,且AX =I时 g =0或AX≠I时 a∈ (0 .1)有τ(AX) (-∞ ,(a - 1) / (a +1) ]∪ [1,+∞ )。自然地 ,对 β的齐次线性估计AY在非齐次估计类中的可容许估计的等价条件为XAV对称且AX =I。这一结果能更清晰地表明在二次损失下 β的可容许估计必是在矩阵损失下的可容许估计 ,并且有助于讨论其它线性模型的相应结论     

一般方差分量模型中回归系数的线性估计的可容许性

考虑方差分量模型EY=Xβ,COV(Y)=∑mi=1θiVi,其中n×p 矩阵X和非负定矩阵 Vi(i=1,2,…,m)都是已知的,β∈Rp ,θi0或θi＞0(i=1,2,…,m) 均为参数.在本文中,我们在二次损失下,当V＝∑mi=1Vi≥0时,给出了关于可估函数Sβ的线性估计在线性估计类中可容许性的充要条件,从而有效地把文[5]的主要结果推广为最一般情形.     

增长曲线模型中系数阵的Minimax可容许线性估计

对于增长曲线模型Y=X1BX2′＋ε,E（ε）=0,COV（ε）=σ2VΣ,在该模型中,B是回归系数矩阵,选取二次损失函数,在齐次线性估计类L0={MYN：M,N分别为m1×n,p×m2的常数矩阵,MX1=K}中给出了线性可估函数KBL的容许Mini max估计,并且证明了其唯一性.     

二次型性质的若干应用

通过研究二次型的性质,利用正（负）定矩阵判断多元函数的极值、证明不等式,由矩阵的特征值求多元函数的最值,再借助非退化线性替换进行多项式因式分解和判断二次曲线的形状,展现线性代数中的二次型知识在初等数学及微积分中的应用。     

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

在假定隐藏的马氏链为非齐次且从隐藏链到观测链的转移矩阵列也与时刻n有关的情况下,对一类在发音过程中常用的隐马尔可夫模型进行研究.这类模型的主要特点是观测链不仅受当前状态的影响还与上一时刻的状态有关.先给出了该模型的强极限定律,然后得出了状态出现频率的强极根定理.     

关于化二次型为标准型的相似变换方法的讨论

实对称矩阵A经相似变换P-1AP可化为对角矩阵,在x =Py 下,不一定能化A的二次型为标准型;应寻求对称矩阵A的特征向量,将其正交化并单位化作为标准正交基,作为列向量构造变换矩阵P,可使P-1AP=Λ为对角阵,在x =Py 下,要将二次型化为标准型,且二次项系数即为对角阵Λ主对角线上元素.     

统计模型中误差方差的均方误差的区间估计

研究了一般情形下线性统计模型 (Ⅰ )— (Ⅳ )中参数σ2 的估计量 ^σ2 L 或^σ2 H 的均方误差MSE(^σ2 L)或MSE(^σ2 H) ,并分别给出了其 1-α的置信区间     

化两类二次型为标准型的简易方法

给出了直接可逆线性变换，求出两类二次型的标准型的简易方法。     

状态二次型系统状态方程的一种新解法

基于用渥尔特拉 (Volterra)级数求解非线性微分方程的思想以及多维拉普拉斯变换 ,给出了状态二次型系统状态方程的一种新解法 ,并给出了具体算例     

多元线性模型中系数矩阵的Minimax可容许估计

对于多元线性模型Y=XΘ＋ε,E（ε^→）=0,COV（ε^→）=σ^2△↓×Σ,在该模型中,Θ是未知参数矩阵,此处选取的损失函数是矩阵损失,在齐次线性估计类L={AY：A是k×n的常数矩阵}中给出了多元回归系数矩阵的可估函数SΘ的Minimax容许估计,并且证明了其唯一性.     

二次型的条件正定与条件负定新判据

对二次型的正定性研究已取得丰硕成果，并为众多科学所应用。随着应用问题的研究，会遇到二次型在条件下的正定、负定问题，在文献[1]的基础上给出了二次型在某种条件下正定、负定性判别的新定理及推论，从而推广了二次型的正定性。     

存款利率与贷款利率不等式的随机线性二次最优控制的应用

讨论在存贷款利率与贷款利率不等和非自融资（考虑收入和消费）条件下的随机线性二次最优控制问题,将其应用到连续时间的均值-方差投资组合选择问题中,得到最优证券组合.