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1.
陈定庚 《湖南大学学报(自然科学版)》1989,16(1)
本文讨论广义线性模型的均值向量的最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系,得到了它们相等的充要条件以及它们的偏差关系和偏差范数估计;并在欧氏范数下,进一步讨论了这种偏差估计。 相似文献
2.
研究了无约束的线性模型M=(Y,Xβ,σ^2V)下的Xβ最小二估计OLSE(Xβ)与在相应的有约束的线性模型Mr=(Y,Xβ)R′β=0,σ^2V)下的最佳线性无偏估计BLUE(Xβ)的比较问题,建立了Mr下这两个线性无偏估计量相等的充要条件。 相似文献
3.
王慧 《渝州大学学报(自然科学版)》2007,24(6):543-546
对于奇异线性模型,引入了参数β的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的一种新的相对效率,给出了与其他两种相对效率的关系,导出了该效率的上下界. 相似文献
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5.
王慧 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2007,24(6):543-546
对于奇异线性模型,引入了参数β的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的一种新的相对效率,给出了与其他两种相对效率的关系,导出了该效率的上下界. 相似文献
6.
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8.
最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较 总被引:5,自引:0,他引:5
在给定的线性模型下,讨论了最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较,在噪声方差矩阵可逆条件下,可算出线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计方差的差表达式,并在一定条件下,两者趋于一致。 相似文献
9.
刘谢进 《合肥工业大学学报(自然科学版)》2011,34(5):794-796,800
在奇异线性模型下,文章通过比较估计量的协方差矩阵的谱范数和F范数,定义了均值向量的最小二乘估计(LSE)相对于最佳线性无偏估计(BLUE)的2种新的相对效率,并给出了其下界. 相似文献
10.
利用随机向量间典型相关系数的个数,刻画了在一般Guass Markov模型下的Xβ的最佳线性无偏估计,并讨论了稳健性问题. 相似文献
11.
给出在模型M=(Y,Xβ,σ^2V)与删除第i个观测值后得到的模型Md=(Yd,Xdβ,σ^2Vd)下β的最佳线性无偏估计差的表达式,并得到了二者相等的充要条件,还给出了在模型Md下β的最小二乘估计是M下β的最佳线性无偏估计的充要条件。 相似文献
12.
基于最小二乘估计在复共线性存在时的不足,提出线性模型参数估计的一种新方法——新的两参数估计.首先,给出该估计的若干条基本性质——最小二乘估计的线性变换、具有有偏性、压缩性和可容许性.其次,在均方误差矩阵的意义下,证明该估计优于最小二乘估计和旧的两参数估计. 相似文献
13.
一般线性模型下删除观测值的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
在一般情形下,给出了在模M=(Y,Xβ,σ^2V)与删除第i个观测值后得到的模型Md=(Yd,Xdβ,σ^2Vd)下Xdβ的最佳线性无偏估计的表达式,得到了二者相等的充要条件,给出了在模型Md下Xdβ的最小二乘估计是M下Xdβ的最佳线性无偏估计的充要条件,以及Md下σ^2的最小范数二次无偏估计是M下σ^2的最小范数二次无偏估计的充要条件。 相似文献
14.
混合模型及其导出模型下估计量间的关系 总被引:3,自引:3,他引:0
考虑混合模型A={y,Xβ,Uξ,σe^2V}和它的三个导出模型,其中X,U=(U1:…:Uk)为已知设计阵,β为固定效应向量,ξ’=(ξ’:…:ξ’k)为随机效应向量,且V≥0,R(X:U)∈R(V)。给出了可估函数Cβ在模型A和其导出模型下的最佳线性无偏估计(BLUE)相等的充要条件,σe^2在不同模型下最小范数二无偏估计(MINQUE)相等的充要条件。 相似文献
15.
宋月 《陕西师范大学学报(自然科学版)》1998,(Z1)
考虑回归模型yi=xiβ+g(xi)+σiei,1≤i≤n,其中σi2=f(ui),(xi,ui)是固定非随机设计点列,f(·)和g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机干扰.本文基于g(·)及f(·)的一类非参数估计的β的最小二乘估计βn和加权最小二乘估计βn,在适当的条件下证明了它们的强相合性. 相似文献
16.
安鸿志 《淮北煤炭师范学院学报(自然科学版)》1989,(3)
广义性模型包括了回归、自回归及其混合型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型.对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计.本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法. 相似文献
17.
孔胜春 《中国科学技术大学学报》2006,36(12):1294-1298
在均方误差矩阵准则下研究了回归系数的一类线性估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题,并讨论了三种不同相对效率的上、下界. 相似文献
18.
线性模型中回归系数混合估计的相对效率 总被引:1,自引:0,他引:1
设线性回归模型中回归系数的最小二乘(least square,LS)估计和混合估计分别为β与βm.当设计阵X列满秩时,获得了相对效率e1(β,βm)=det[Cov(βm)]/det[Cov(β)]以及e2(β,βm)=tr[Cov(βm)]/tr[Cov(β)]的界;当X不是列满秩时,设可估函数c′β的LS估计和混合估计分别为c′β和c′βm,获得了相对效率e3(c′β,c′βm,)=Var(c′βm)/Var(c′β)的界. 相似文献
19.
带有不完全椭球约束的多元回归系数线性估计的泛容许性 总被引:1,自引:3,他引:1
对于带有不完全椭球约束的多指标线性模型Y=XΘ+ε,ε~(0,∑ V),Θ′X′NXΘ≤∑,给出了SΘ的泛容许估计的定义,并在齐次线性估计类(非齐次线性估计类)中给出了SΘ的估计AY(AY+C)泛容许的充要条件,不论SΘ是否可估. 相似文献