AX=b的反问题在随机阵等矩阵类中有解的条件

本文对线性方程组AX=b的反问题在随机矩阵类及非负对称正定矩阵类中解的存在性进行了研究,得到了几个有解的必要条件和充分条件.     

关于灰色线性时滞系统的稳定性

利用泛函微分方程稳定性的Liapunov-Razumikhin型定理及非负不可约矩阵的性质,建立了灰色线性时滞系统的一致渐近稳定与不稳定的一类代数判别准则。     

高维时滞系统稳定性时滞界限的估计

利用Ｖ（ｘ）函数，采用分步逼近反证法，对高维变系数线性时滞系统给出了一致稳定和一致渐近稳定的时滞界限的一种估计。     

一类异方差半参回归模型的估计理论

考虑一类异方差半参回归模型Y=m(X) σ(X)ε,其中X是随机解释变量,Y是响应变量.均值函数m(x)=E(Y|X=x)和方差函数σ(x)二者未知.许多事实表明二者之间存在如下关系:σ2(x)=γ0 γ1(m(x))a1 … γs(m(x))asψ(x)γ,其中ψ(x)=(1,(m(x))a1,…,(m(x))as),γ=(γ0…γs)T.运用局部核权估计法和最小二乘法给出了异方差情况下m(x),σ(x)和γ的估计(x),和,证明了的渐近正态性,得到了(x)和2(x)的最优收敛速度,并且建立了诊断异方差的统计量.     

多元线性回归模型参数的BC估计

考虑多元线性回归模型Y=XB+ε,其中E(Vec(ε))=0,Cov(Vec(ε))=V In,当设计阵X呈病态时,模型参数的LS估计不再是一个优良估计.为此,提出了一种有偏估计———BC估计.在均误差意义下,参数的BC估计优于它的LS估计,并证明了参数的BC估计是可容许线性估计.     

带线性等式约束的线性模型的比较

在一定条件下，比较带有线性等式约束的两个线性模型，得到了几个简洁的充要条件。     

任意秩多元线性模型中的简单投影预测

考虑任意秩多元线性模型Y＝XB+ε(其中,E(Vec(ε))＝0,V(Vec(ε))＝σ2ΔΣ),该模型的预测问题就是利用已观察值矩阵Y预测未观察值矩阵Y0＝X0B+ε0.H.Bolfarine等强调预测必须有简洁而直观的形式,最简洁、直观的预测是简单投影预测(SPP);对于超总体模型,H. Bolfarine等得到了简单投影预测为最优预测的充要条件.作者研究了预测的最优性,对任一线性可预测变量θ＝KY0L,它的简单投影预测被定义为SPP＝KX0(X′T-X)-X′T-YL(其中,T＝Σ+XX′);得到了SPP为θ的最优线性无偏预测的充要条件,并研究了SPP关于协方差矩阵的稳健性,从而推广了H.Bolfarine等的有关结果.     

线性模型参数的聚类主体成分估计

结合聚类分析方法与主成分分析方法,得到了线性模型参数的一种新估计－聚类主成分估计,并把它与最小二乘估计（ＬＳＥ）和主成分估计（ＰＣＥ）比较,获得了一些优良的性质。