一类相依回归系统参数的一种广义有偏估计

本文提出了一种广义有偏估计，证明了当设计矩阵呈病态时，这种有偏估计的均方误差小于协方差改进估计的均方误差。     

一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计

本文提出了一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计,证明了当设计矩阵呈病态时,广义两步有偏估计的均方误差小于两步协方差改进估计的均方误差.     

半相依回归系统改进的有偏两步估计

在设计矩阵呈病态时提出了两种改进的有偏估计的两步估计。结果表明满足一定条件时本文所提出的两步估计在MDE意义下有效于刘爱义等提出的两步估计。     

相依回归系统参数的广义岭型改进估计

从设计阵的多重共线性角度出发,提出一种新的相依回归系统回归系数有偏估计——广义岭型改进估计.讨论了此估计的优良性,如:有偏性、可容许性等,在均方误差准则下证明了此估计要优于传统的岭型改进估计,并对同类估计进行了比较.     

半相依回归系统参数的c-k型改进估计

针对设计矩阵Xi呈病态时的半相依线性回归系统,提出了系统参数iβ的一种c-k型改进估计,并证明了这种估计在均方误差意义下的若干优良性质.     

一类相依回归系统参数的根方估计

本文提出了一类相依回归系统回归参数的根方估计,证明了当设计矩阵呈病态时,根方估计的均方误差小于协方差改进估计的均方误差。     

相依回归系统回归系数改进估计的可容许性

考虑相依回归系统ｙｉ＝Ｚｉβｉ＋εｉＥ（εｉ）＝０,ＣｏＶ（εｉ,εｊ）＝σｉｊＩｎ,ｉ,ｊ＝１,２｛（１）这里ｙｉ为ｎ×１观察向量,Ｚｉ为ｎ×ｍｉ观察矩阵且满列秩,βｉ为ｍｉ×１的未知回归系数,εｉ为ｎ×１随机误差向量,Ｖ＝（σｉｊ）为二阶正定对称...     

一类相依回归模型参数的组合主成分改进估计

针对两个相依方程组成的一类回归模型,提出回归系数的一种组合主成分改进估计方法,在均方误差意义下讨论了这种估计量的优良性质,研究了此估计与主成份改进估计的关系.     

回归系数的线性有偏估计

给出回归系数的最小均方误差线性有偏估计、线性有偏估计优于最小二乘估计的充要条件及线性有偏估计为可容许估计的充要条件,同时给出文献中未涉及的一些有偏估计．     

一般增长曲线模型回归系数的一种可容许有偏估计

对于线性回归模型：Y=Xβ＋ε,E（s）=0,cov（ε）=σ^2v,v〉0,文献[1]给出了有偏估计βs^＊=（X^TV^-1X＋sI）^-s（XTV^-1Y＋β^＊）,其中s〉0为参数,β表示线性回归模型的广义最小二乘估计,文献[2]中已经证明了βs^＊的可容许性并且有很多优良性质．作者用类似的方法证明在一般增长曲线模型下该有偏估计仍具有许多优良性质并证明其在均方意义下是可容许的．     

半相依回归系统协方差改进估计的相对效率

讨论半相依回归系统的协方差改进估计与最小二乘估计的相对效率问题,研究两种不同相对效率的上下界,最后给出两种效率的关系.     

协方差改进法在半相依回归模型中的应用

文章系统地总结了协方差改进法及两步协方差改进法在半相依回归模型中的应用，推导了协方差改进估计的具体表达形式。     

半相依回归系统的广义岭型主成分改进估计

对于一类半相依回归系统提出了一种广义岭型主成分改进估计,并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质,获得了若干深入的结果.     

降秩相依回归系统的泛岭改进估计

对于二个相依回归系统ｙｉ＝Ｘｉβｉ＋ｅｉ,Ｅ（ｅｉ）＝０,Ｃｏｖ（ｅｉ,ｅｊ）＝σｉｊＩ（ｉ,ｊ＝１,２）,当设计阵Ｘｉ（ｉ＝１,２）为ｎ×ｐｉ的列满秩阵时,其参数的估计已为许多学者所研究．在Ｘｉ（ｉ＝１,２）不是列满秩阵的情况,提出一种新的估计——降秩泛岭改进估计,并且探讨了这种估计及其相应的两步估计的各种性质．