二次损失下正态线性模型中可估函数的一切可容许估计(英文)

研究二次损失函数下正态线性模型中可估函数的齐次线性估计在一切估计类中的可容许性.对于非负定协方差矩阵和设计矩阵具有一定关系的正态线性模型,得到可估函数的约束齐次线性估计在一切估计类中可容许性的充分条件,并证明了在进一步的条件下,该充分条件也是此估计在一切估计类中可容许的必要条件.     

二次损失下可估函数在非齐次估计类中的条件Minimax可容许性

在二次损失下,关于任意矩阵V讨论了一般Gauss-Markov模型在非齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性.得出带约束的一般Gauss-Markov模型的可估函数在非齐次估计类中Minimax可容许的充分必要条件.     

二次损失下可估函数在非齐次估计类中的条件Minimax可容许性

在二次损失下,关于任意矩阵V讨论了一般Gauss-Markov模型在非齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性.得出带约束的一般Gauss-Markov模型的可估函数在非齐次估计类中Minimax可容许的充分必要条件.     

方差分量模型中线性估计的最优性及可容许性

将随机效应线性模型和方差分量模型合并为一种模型,即具有随机回归系数的方差分量模型;给出了随机回归系数和参数的线性可估函数的最优线性无偏估计以及在矩阵损失函数下的可容许性;在正态假设下,讨论了线性估计在一切估计类中的可容许性.     

二次损失下G-M模型中可估函数的条件Minimax可容许性

在二次损失下,该文关于任意矩阵V对G-M模型讨论了在齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性.     

方差分量模型中回归系数估计的可容许性(Ⅱ)

本文考虑方差分量模型Y～N(X β,σ_1~?V_1 σ_2~2V_2)中β的函数g(β)的估计在一般估计类D_1中且在平方损失下的可容许性问题.给出了当X=In时β的估计AY为D_1可容许的充分条件.以及可估函数Sβ的估计AY为D_1可容许的充分条件.同时给出了可估函效Sβ的非齐次线性估计AY a为D_1可容许的充要条件及充分条件.本文还讨论了在矩阵损失下方差分量模型中回归系数估计的可容许性,并得到了估计量为可容许估计的充分条件.     

多种标准下生长曲线模型回归系数可容许线性估计的等价性

对于一般增长曲线模型,在损失函数(d (y)-KBL)＇(d (y)-KBL)下得出了回归系数的线性可估函数KBL的齐次线性估计DYF、在齐次线性估计类中是可容许估计的充分必要条件.同时,对于不同的矩阵大小比较标准分别讨论了它们各自的可容许性问题,得到了6种意义下可容许的等价定理。     

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 .     

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.     

线性FS格上的线性投射空间

本文研究了线性FS格上的线性投射空间的性质并证明:线性FS格的子类完全分配格具有连续的线性投射空间当且仅当它的线性投射空间同构于幂集格．     

强线性相关与弱线性无关

目的推广线性相关与线性无关的定义与性质。方法借助于对比分析的方法进行研究。结果/结论引入了强线性相关与弱线性无关的定义,给出了它们的性质和判别方法,并得到线性空间的一些结论。     

f-向量空间中f-线性无关与线性无关的关系

本文在〈１〉〈２〉〈３〉的基础上,进一步研究了ｆ线性无关与线性无关、ｆ 线性表示与线性表示之间的关系     

线性互补问题的一种混合整数线性规划解法

经典算法一般采用迭代过程求解线性互补问题,研究了线性互补问题的直接求解方法。把线性互补问题转化为一个混合整数线性规划,然后采用数学软件进行求解;数值实验结果表明,所给出的方法能够准确快速地求得原问题的最优解。     

The k-Error Linear Complexity and the Linear Complexity for pq^n-Periodic Binary Sequences

The k-error linear complexity and the linear complexity of the keystream of a stream cipher are two important standards to scale the randomness of the key stream. For a pq^n-periodic binary sequences where p, q are two odd primes satisfying that 2 is a primitive root module p and q^2 and gcd（p-1, q-1） = 2, we analyze the relationship between the linear complexity and the minimum value k for which the k-error linear complexity is strictly less than the linear complexity.     

线性过程误差下部分线性回归模型的经验似然推断

考虑线性过程误差下的半参数回归模型,研究了回归参数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此可以构造回归参数的置信区间.     

线性序列线性复杂度均值的一个上界估计

研究了丁存生、肖国镇在文献[2]里提出了与流密码有关的20个研究问题中的第三个问题:对于给定正整数N,研究域GF(q)上所有以N为周期的序列之线性复杂度均值,获得下述结果:对于给定正整数N,域GF(q)上以N为周期的无限序列之线性复杂度均值EN(L(s∞))相似文献   

En中p维与q维线性子流形之间的距离

设n维欧氏空间E^2中p维与q维线性子流形分别为：σp:α1∧α2∧…∧αk∧(x-x0)=0,σp:β1∧β2∧…∧βq∧(y-y0)=0，向量组{α1，…，αp,β1,…,βq}的一个极大线性无关组为{γ1，γ2，…,γk}，证明了σp与σq间的距离平方为α^2(σp,σq)=|δ0|^2-(γ1δ0,…，γkδ0）A^-1(γ1δ0,…,γkδ0)^T，其中δ0=x0-y0,A=(γiγj)^ki.j=1。     

F2上n阶线性群到域K上m阶线性群的同态

在文献[1]已被刻画的基础上,描述了GLn(F2)到GLm(K)(其中n＞m)的群同态形式,并给出了文献[1]的一种简捷的证明方法.