回归系数的线性估计在平衡损失下的可容许性

针对多元正态线性模型,根据Zellner提出的平衡损失函数,对其进行变形,定义了更一般的平衡损失函数。研究了在该损失下,多元正态线性模型回归系数矩阵的线性估计在一切估计类中的可容许性,并给出了充要条件。该方法同样适用于线性估计类中的可容许性以及其他的可容许性的研究。     

矩阵损失下带约束多元线性模型回归系数可容许线性估计的特征

讨论矩阵损失下带约束多元线性模型中线性估计的可容许性问题,证明了约束条件下多元线性模型中线性估计KB的可容许性与约束条件下一元线性模型中线性估计Kβ的可容许性具有等价性;根据这一特征得出了多元线性模型中线性估计KB的估计LY是可容许估计的充要条件。     

多元线性模型回归系数估计在矩阵损失下的可容许性

推广了吴启光关于一元线性模型回归系数估计的可容许性的结果，得到了多元线性模型回归系数的估计可容许的充要条件。     

线性估计在矩阵损失下的可容许性

研究了多元线性模型Ｙ－Ｎ中参数ＳＸＯ的线性估计ＬＹ＋Ｄ的可容许性问题,在一般条件下得到了线性估计ＬＹ＋Ｄ在矩阵损失下的可容许的充要条件。从而将现有文献中的结果推广到Σ≥０,Ｖ≥０的情形,解决了这一模型中的可估参数的线性估计在矩阵损失下的可容许性问题。     

平衡损失下奇异线性模型中线性估计的可容许性

在平衡损失函数下,给出奇异线性模型中回归系数线性估计的可容许的定义,并得到齐次线性估计类中线性估计可容许性的充分必要条件.     

多元线性模型回归系数估计在矩阵损失下的可容许性

推广了吴启光关于一元线性模型回归系数估计的可容许性的结果，得到了多元线性模型回归系数的估计可容许的充要条件     

矩阵损失下带约束的回归系数非齐次线性估计的Minimax可容许性的特征

在短阵损失下给出了带约束回归系数线性估计在非齐次线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。     

矩阵损失下带约束的回归系数Minimax可容许性的特征

在矩阵损失下给出了带约束回归系数线性估计在齐线性估计类中是Ｍｉｎｉｍａｘ可容许估计的充要条件。     

回归系数可容许线性估计的一点讨论

在平方损失函数和一特殊线性模型下，得到了一维不可估参数函数的线性估计为可容许估计的充要条件，以及模型中参数向量的线性估计为可溶许估计的充要条件。     

多元线性模型回归系数的所有可容许线性估计

讨论了多元线性模型中 ,线性估计 AY a在一切估计类中是线性可估函数 SB的 A-可容许性估计、E-可容许性估计及 G-可容许性估计的主要条件 .     

平衡损失下回归系数的最优估计

主要研究一般Gauss-Markov模型中回归系数的最优估计问题.在平衡损失下,考虑回归系数的线性估计在线性无偏估计类中的最小风险性,得到回归系数的最优线性无偏估计,并证明最优线性无偏估计在几乎处处意义下的唯一性.特别地,考虑了一类特殊的估计:b-线性估计;获得了回归系数的最优b-线性无偏估计,结果表明最优线性无偏估计也是回归系数的最优b-线性无偏估计.     

矩阵损失下等式约束线性模型的可容许性

对线性等式约束的共同均值线性模型,利用无约束单总体模型的现有结果,通过适当变换,把等式约束模型向无约束转换,并把多总体转换为单总体,在矩阵损失下找到了均值参数β的条件可估函数Sβ的线性估计∑i=1^mAiyi a。在非齐次线性估计类中可容许的充要条件,填补了等式约束的共同均值线性模型可容许性方面的空白．     

平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.     

平衡损失下等式约束模型参数的Minimax估计

研究等式约束模型中回归系数的线性Minimax估计问题.在改进Zellner提出的平衡损失函数的基础上,分析了齐次线性估计类中等式约束模型中回归系数线性估计损失风险的极大极小性,并得到了回归系数的线性Minimax估计;在适当的假设下,证明了回归系数线性Minimax估计的唯一性.     

平衡损失函数下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最优加权最小二乘(OWLS)估计的优良性,并导出在一定条件下二者趋于一致。在PRPC(predictive Pitman closeness criterion)准则下研究了BLUMV估计相对于OWLS估计的优良性。     

矩阵损失下线性估计可容许性的注记

研究矩阵损失下线性模型中线性估计的可容许性, 利用矩阵论的相关知识给出了齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许估计的新刻画, 并举例说明所给条件更易于应用.     

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

 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.     

带约束的增长曲线模型中的可容许线性估计

 对于带约束的增长曲线模型Y=X₁ΘX₂+ε,ε~(0,σ²V I_q),tr(X′₂Θ′X′1NX₁ΘX₂)≤σ²,讨论了可估函数KΘL的可容许性在矩阵损失函数(d-KΘL)(d-KΘL)′下得到了DYF+C线性可容许的充要条件.     

带有不完全椭球约束的多元线性模型中线性估计的可容许性

 对于带有不完全椭球约束的多元线性模型,在参数可估和不可估2种情况下给出了风险函数的6种比较标准,并证明了这些标准是一致的.在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中分别给出了参数估计可容许的充要条件.