带约束的Kantorovich不等式在最小二乘相对效率中的应用

利用带约束的Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ不等式获得了一般Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ和方差分量模型中最小二乘的相对效率的下界．这些下界比采用无约束的Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ不等式得到的下界更好     

带约束的Kantorovich不等式及其在LSE相对效率中的应用

本文给出了一种约束的Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ不等式并将其就用于Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型和方差分量模型中ＬＳＥ的相对效率研究，得到了其下界，这些下界比起用不约束的Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ不等式给出的下界更尖。     

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。     

大学生综合测评成绩的统计分析

通过考察某大学一个班４３人性别、宿舍及在不同学年等因素对综合测评成绩（包括德、智、体、能四方面）的影响做了统计分析，进而为学生的学籍管理和研究提供了有益的参考价值     

大学生成绩比较分析

本文利用统计分析方法，依据于××班四年来的德、智、体三项成绩进行了分析。分析结果表明，按不同的划分标准，可得到一些有差异性的结果。文末对造成这些差异的影响因素进行了分析并提出了一些具有一定参考价值的建议。     

具有不正确设计阵和散布阵的随机回归系数和参数的G-M估计

考虑随机效应线性模型Y=Xβ+ε,E（β′,ε′）=0,Cov（（β′,ε′）′）=diag（б_1~2,б_2~2）,其中X,V≥o U≥0及A均为已知阵,α,б_1~2和б_2~2为参数,记此模型为 L（Xβ,Aα;б_1~2V,б_2~2U）,在 L（X_0β,Aα;б_1~2V_0,б_2~2U_0）下,假定X_0Aα和X_0β的G-M估计存在,我们求解下列问题:在什么条件下, L（X_0β,Aα; б_1~2V_0,б_2~2U_0）下的每个可估函数ω′_1α,ω′_2β及ω′_1α+ω′_2β的G-M估计也是L（Xβ,Aα;б_1~2V,б_2~2U）下相应待估函数的a）无偏估计;b）G-M估计     

多元分析中矩阵统计量的几种影响度量

本文利用数据删除法（ｃａｓｅ ｄｅｌｅｔｉｏｎ）对多元分析中的矩阵统计量提出了几种新的影响度量，并应用于多元数据的样本协方差矩阵及多元线性回归模型中，与现有的一些影响度量进行了比较，通过实例分析，证实了此方法的有效性。     

一般线性模型中随机回归系数和参数的线性估计的可容许性

对一般的固定效应和随机效应线性模型，在二次损失函数下，本文给出了ＬＹ＋ａ是回归系数和参数的线性函数的可容许性估计的充要条件。     

ADMISSIBILITY OF LINEAR ESTIMATORS OF REGRESSION COEFFICIENTS IN THE CLASS OF ALL ESTIMATORS UNDER THE MATRIX LOSS FUNCTION

For the general fixed effects linear model:Y=Xτ+ε,ε～N(0,V)(or N(0,σ~2V)),V≥0,we obtain the necessary and sufficient condition for LY+α to be admissible for Sτ in the class of allestimators under matrix loss function(d-Sτ)(d-Sτ)′;for the general random effects linear model:Y=Xβ+ε,(?)where (?)=XV_(11)X′+XV_(12)+V_(21)X′+V_(22)≥0,we also obtain the necessary and sufficient condition for LY+α to be admissible for Sα+Qβin the class of all estimators under matrix loss function(d-Sα-Qβ)(d-Sα-Qβ)′.