平衡损失下带约束的回归系数的线性容许估计

文章在推广的矩阵形式的平衡损失函数下,利用矩阵的向量化方法,研究了带线性约束的多元线性模型中回归系数的线性可容许估计;并在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中,分别得到了齐次线性估计和非齐次线性估计是可容许估计的充分和必要条件,推广了有关文献的结果。     

向量损失下共同均值向量的线性可容许估计

在向量损失函数下,利用矩阵的向量化方法,分别研究了多元线性模型和增长曲线模型中共同均值向量的线性估计在齐次线性估计类L2={C1Y1 C2Y2 … CnYn,Ci为k×m阶矩阵,i=1,2,…,n}及L3={A1Y1B1 A2Y2B2 … AnYnBn,Ai,Bi分别为l×m,q×s阶矩阵,i=1,2,…,n}中的可容许性;得到了线性估计在齐次线性估计类中可容许的充分和必要条件,推广了相关结果.     

高维数据下MANOVA检验

对于高维MANOVA假设检验问题,文章提出了一种新的检验统计量,且对数据的维数和个数的关系没有限制;在一般条件下,分别得到了新检验统计量在原假设和局部备择假设下的渐近分布. 模拟结果表明新的检验具有一定的优势.