因子得分的广义岭估计

用广义岭估计改进因子得分的加权最小二乘估计,使估计均方误差减小,且岭参数的选择除可以迭代求解外,还可直接求解.     

广义岭估计及其相对效率

讨论了一般Gauss-Markoff模型中未知参数的广义岭估计，并证明了其优良性，比较了三种估计的分别基于方差和均方误差的相对效率，并给出了它们的上下界。     

利用有向图的强连通性判断方阵的不可约性

给出了利用有向图的强连通性来判断方阵的不可约性的相关结论,并给出了相应的算法。