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。     

矩阵损失下随机回归系数和参数的局部线性Minimax估计(英文)

对于带有随机效应的一般线性模型,考虑了随机回归系数和参数线性组合的Minimax估计问题.在矩阵损失下,研究了这个组合的线性估计在线性估计类中的局部极小极大性.并在适当假设下,得到了线性可估函数的惟一局部线性Minimax估计.     

多元线性模型中系数矩阵的Minimax可容许估计

对于多元线性模型Y=XΘ+ε,E(ε)=0,COV(ε)=σ2(△)(◎)Σ,在该模型中,Θ是未知参数矩阵,此处选取的损失函数是矩阵损失,在齐次线性估计类L={AY:A是k×n的常数矩阵}中给出了多元回归系数矩阵的可估函数SΘ的Minimax容许估计,并且证明了其唯一性.     

矩阵损失下带约束的多元回归系数的Minimax估计

对于多元线性模型Y=XΘ+ε,E(ε-)=0,COV(ε-)=σ2Σ,HΘ=0,本文在矩阵损失下给出了带约束的多元回归系数的线性可估函数SΘ的唯一Minimax线性估计(有关唯一性在几乎处处意义下理解).     

方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

定义了三种不同的Minimax估计．在矩阵损失下得到了方差分量模型的回归系数(分别是在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中)的线性Minimax估计．结果表明,Minimax估计是压缩型估计．     

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。     

相对损失函数下期望向量的线性Minimax估计

设Y1,Y2,…,Yn,i.i.d.,EY1=β,CovY1=Σ这里β∈Rp,Σ>0均未知.在两种相对损失函数下,我们给出了线性估计在线性估计类中的唯一的线性Minimax估计.     

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     

多元回归系数线性估计的Minimax可容许性

在矩阵损失下给出了带约束的多元回归系数线性估计在线性估计类中是Minimax可容许估计的充分条件。     

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。     

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。     

有约束的多元线性回归模型的Mi nimax估计

在损失函数tr(B-B)'A(B-B)下给出B在线性估计类中的Minimax估计,研究了其性质.在一些特殊的情形下,该估计包括了多元功效岭回归估计(Ridge regression estimation),多元Stein估计等.     

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。     

二次损失下回归系数的线性条件Minimax估计

考虑带线性等式约束的线性模型 .对任一条件可估函数 ,给出了二次损失下线性条件 Minimax估计的定义 ,并得到了唯一的线性条件Minim ax估计 .     

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。     

矩阵损失下有限总体中的局部条件线性Minimax预测及唯一性

对于任意秩有限总体,在矩阵损失下,有关文献给出了线性预测函数的局部极大极小性。考虑带线性等式约束的线性模型{Cov（e）=σ^2V^E（e）=0^Hβ=0^y=Xβ＋e本文将在适当的假设下,得到线性可预测函数在一切预测类中任意秩有限总体的条件可预测变量的唯一局部条件线性Minimax预测（唯一性在几乎处处意义下理解）。     

多元线性模型回归系数的混合估计

本文采用混合估计β_(?)~*来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec(B),证明了当多元线性模型随机误差阵向量化的协差阵已知时,混合估计B(?)~*的均方误差MSE小于β的LS估计β~*的MSE。     

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(XΘ，σ     

多元线性模型中随机回归系数和参数的线性估计在线性估计类中的可容许性(Ⅰ)

考虑多元线性模型Ｙ＝ＸＢ＋Ｅ,其中Ｙ是可观测的ｎ×ｍ矩阵,Ｂ和Ｅ分别为不可观测的ｐ×ｍ和ｎ×ｍ随机矩阵,ＥＢＥ＝ＡαＯ,ＣｏｖＢＥ＝Ｖ;Ｘ,Ａ,Ｖ均为已知矩阵,≥０,Ｖ≥０,是已知矩阵或未知的参数矩阵,α∈Ｒｋ×ｍ为未知的参数矩阵。本文在矩阵损失函数：（ｄ－Ｓα－ＱＢ）′（ｄ－Ｓα－ＱＢ）下给出了Ｓα＋ＱＢ的估计ＬＹ（ＬＹ＋ｃ）在齐次线性估计类（线性估计类）中可容许的充要条件,从而将文献［１］［３］中得到的关于一元模型的有关结果推广到多元模型。