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相似文献
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1.
研究了线性回归模型中,当设计矩阵列降秩时可估函数的混合估计与最小二乘估计的相对效率,利用矩阵的相关性质及运算,导出了相对效率的界.  相似文献   

2.
研究了具有随机约束的线性回归模型中回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率的问题,给出了相对效率的3种定义.利用矩阵理论给出3种相对效率的上下界,并且得到了各相对效率之间的关系.最后给出例子来验证理论.  相似文献   

3.
在均方误差矩阵准则下研究了回归系数的一类线性估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题,并讨论了三种不同相对效率的上、下界.  相似文献   

4.
研究了奇异增长曲线模型中均值矩阵的最小二乘估计的效率问题,给出了均值矩阵的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的偏差估计,定义了均值矩阵的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的相对效率,并给出了它们的上界.  相似文献   

5.
在均方误差矩阵准则下研究了线性回归系数的一种有偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题及其他统计性质,并导出了它们的相对效率的界.  相似文献   

6.
在基于错误的先验假定下,获得了正态线性回归模型下可估函数的Bayes估计,证明了在一定条件下,在均方误差矩阵(MSEM)准则下,Bayes估计相对于最小二乘估计的优良性,并推出了相对效率的范围.  相似文献   

7.
回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率   总被引:8,自引:1,他引:7  
本讨论线性回归模型中,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题,研究了两种不同相对效率的上、下界。  相似文献   

8.
线性模型中回归系数广义岭估计的小样本性质   总被引:5,自引:0,他引:5  
在均方误差矩阵准则和Pitman closeness(PC)准则下讨论了线性回归模型中回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性及其相对效率的界.  相似文献   

9.
在奇异线性模型下,文章通过比较估计量的协方差矩阵的谱范数和F范数,定义了均值向量的最小二乘估计(LSE)相对于最佳线性无偏估计(BLUE)的2种新的相对效率,并给出了其下界.  相似文献   

10.
针对广义Gauss-Markov(G-M)模型,采用Bayes估计方法获得参数的Bayes线性无偏估计(BLUE),在均方误差矩阵准则下与广义最小二乘(GLS)估计进行比较,导出了4种相对效率的界,讨论了在PC准则下BLUE相对于GLS估计的优良性.  相似文献   

11.
对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes(BE)估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界.  相似文献   

12.
广义岭估计的相对效率   总被引:2,自引:0,他引:2  
考察Gauss-Markoff模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改造问题,引入讨论了方兴等 提出的最优化无偏估计的一种估计的相对效率,把其对一般岭估计的部分研究结果推广到广义岭估计。  相似文献   

13.
测量单位对线性模型参数估计相对效率的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究了测量单位的变化对线性模型BLU估计与LS估计四种相对效率的影响,利用矩阵的相关性质与运算,导出这四种相对效率随测量单位的变化而变动的范围。  相似文献   

14.
一般岭估计的效率   总被引:2,自引:1,他引:2  
本文讨论了一般Gauss-Markif模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改进问题,引入了一般岭估什的概念及一种新的相对效率,证明了此种效率定义的合理性,并在岭参数的一定限制下,给出了这种估计效率的一个下界。  相似文献   

15.
线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性   总被引:1,自引:0,他引:1  
在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiased minimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.  相似文献   

16.
对于奇异线性模型,引入了参数β的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的一种新的相对效率,给出了与其他两种相对效率的关系,导出了该效率的上下界.  相似文献   

17.
研究了带附加信息的混合模型回归系数的估计,在考虑混合估计和LS估计协方差阵之间进一步联系的基础上,给出度量混合估计和LS估计差异的相对效率的一种新定义,并利用矩阵不等式分别求出新相对效率的上、下界.  相似文献   

18.
对于奇异线性模型,引入了参数β的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的一种新的相对效率,给出了与其他两种相对效率的关系,导出了该效率的上下界.  相似文献   

19.
一般广义岭估计的效率   总被引:3,自引:0,他引:3  
把文 [1]所定义的相对效率 1- MSE βMSE β对一般Gauss -Markov模型下的岭估计的讨论推广至广义岭估计。并比较了一般岭估计与广义岭估计在此种效率下的下界  相似文献   

20.
文章对正交因子分析模型中Bartlett因子得分估计的不足做了改进,损失其无偏性,减小估计的均方误差.并给出了改进后的估计与原估计的相对效率的上界。  相似文献   

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