删除一个观测值对估计量的影响

给出在模型Ｍ＝（Ｙ，Ｘβ，σ＾２Ｖ）与删除第ｉ个观测值后得到的模型Ｍｄ＝（Ｙｄ，Ｘｄβ，σ＾２Ｖｄ）下β的最佳线性无偏估计差的表达式，并得到了二者相等的充要条件，还给出了在模型Ｍｄ下β的最小二乘估计是Ｍ下β的最佳线性无偏估计的充要条件。     

有约束的线性模型下的最小二乘估计与最佳线性无？…

研究了无约束的线性模型Ｍ＝（Ｙ，Ｘβ，σ＾２Ｖ）下的Ｘβ最小二估计ＯＬＳＥ（Ｘβ）与在相应的有约束的线性模型Ｍｒ＝（Ｙ，Ｘβ）Ｒ′β＝０，σ＾２Ｖ）下的最佳线性无偏估计ＢＬＵＥ（Ｘβ）的比较问题，建立了Ｍｒ下这两个线性无偏估计量相等的充要条件。     

混合模型及其导出模型下估计量间的关系

考虑混合模型Ａ＝｛ｙ,Ｘβ,Ｕξ,σｅ＾２Ｖ｝和它的三个导出模型,其中Ｘ,Ｕ＝（Ｕ１：…：Ｕｋ）为已知设计阵,β为固定效应向量,ξ’＝（ξ’：…：ξ’ｋ）为随机效应向量,且Ｖ≥０,Ｒ（Ｘ：Ｕ）∈Ｒ（Ｖ）。给出了可估函数Ｃβ在模型Ａ和其导出模型下的最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）相等的充要条件,σｅ＾２在不同模型下最小范数二无偏估计（ＭＩＮＱＵＥ）相等的充要条件。     

不可估参数函数的可容许估计

对于线性模型ＥＹ＝Ｘβ,ＣｏｖＹ－∑＾ＭＩ＝１σＳ＾２Ｖｉ。当Ｓβ不可分别给出了Ｓβ的线性估计在二次损失和矩阵损失下线性可容许的充要条件。当Ｙ－Ｎ（Ｘβ,∑＾ＭＩ＝１σ＾２Ｖｉ）时,还得到了Ｓβ的线性估计在矩阵损失下在一切估计类中可容许的充要条件和在二次损失下在切估计类中可容许的充分条件和必要条件。     

分块线性模型及导出模型方差的估计量间关系研究

研究了在线性模型及其两个导出模型下，σ＾２的最小范数二次无偏估计之间的关系，并给出了他们相等的充要条件。     

广义Gauss—Markoff模型下基于变换观测值的MINQUE

对于广义Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ模型Ｍ＝｛Ｙ,Ｘβ,σ＾２∑｝和经过线性变换的模型Ｍ＝｛ＦＹ,ＦＸβ,σ＾２Ｆ∑Ｆ｝,其中Ｘ不必列满秩,∑可以奇异,Ｆ是任意给定的矩阵,本文给出了变换前后σ＾２的最小二次无偏估计在模型Ｍ下相等的充要条件。     

奇异线性模型下最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性

讨论奇异线性模型下方差σ2的最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性问题,得到方差的最小范数二次无偏估计保持最优的误差项的最大分布类.进一步考虑可估计函数Xβ的最佳线性无偏估计的稳健性,得到了Xβ的最佳线性无偏估计与方差σ2的最小范数二次无偏估计同时最优的误差项的最大类.     

方差方量模型中保G—M估计的线性变换

考虑方差分量模型（Ｙ，Ｘβ，Σ↑ｔ↓ｉ＝１σｉ＾２Ｖｉ），假设Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计存在。本文给出了可观测的随机向量Ｙ的线性变换Ｆ为保Ｇ－Ｍ估计的变换（即存在ＦＹ的线性函数为Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计）的充要条件，并指出在变换前后的模型中，Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计相同。     

二次损失下可估函数的线性MINIMAX估计的性质及其应用

对于线性模型Ｙ～（Ｘβ,σ２Ｖ）中的可估函数Ｓβ,本文在二次损失Ｌ（β,σ２;ｄ）＝（ｄ－Ｓβ）′ｄ－Ｓβ）／（σ２＋β′Ｘ′Ｖ－１Ｘβ）下讨论了线性估计类中的ｍｉｎｉｍａｘ估计的性质,并利用这些性质徐兴忠得到的线性ｍｉｎｉｍａｘ估计及其最大风险的表达式提供了一个相对简短的证明．     

方差分量模型中保G- M估计的线性变换

考虑方差分量模型（Ｙ，Ｘβ，ｔｉ＝１σ２ｉＶｉ），假设Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计存在．本文给出了可观测的随机向量Ｙ的线性变换Ｆ为保Ｇ－Ｍ估计的变换（即存在ＦＹ的线性函数为Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计）的充要条件，并指出在变换前后的模型中，Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计相同．     

方差分量模型中混合参数函数的估计(Ⅱ)

在方差分量模型中,本文考虑形c’β β’Bβ f’θ的参数函数的估计问题.得到无偏可估条件和局部最小方差无偏估计的表达式.     

Weibull分布场合恒定应力加速寿命试验的最优线性无偏估计

本文给出了恒定应力加速寿命试验参数的最优线性无偏估计，与（１）给出的二步估计相比，此估计有较大的改进，最后还得到了形状参数的近似无偏估计。     

奇异线性模型最小二乘估计的相对效率

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．     

奇异线性模型最小二乘估计的相对效率

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.     

恒加试验中F(t-μ/σ)型寿命分布参数线性无偏估计的改进

给出了F(t-μ/σ)型寿命分布在恒加试验中，加速方程的两个系数a和b，以及尺度参数σ的一种新的最优线性无偏估计，所得到的估计比常用的加权最小二乘估计a和b，以及线性无偏估计σ的方差更小，且计算较为简便。最后，讨论了常见F(t-μ/σ)型寿命分布参数μ、σ在定时截尾试验下的近似无偏估计以及它们的方差、协方差。     

线性模型中广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性

研究一般线性模型下广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性, 给出了误差分布的最大分布类, 使得当误差向量的分布在此范围内变动时, 广义最小二乘估计在广义均方误差准则下为一致最优估计.     

多元曲线模型的条件最好线性无偏估计

研究行等式约束下的多元曲线模型，得到了条件线性可估的、惟一的最优线性无偏估计（BLUE）。