二次损失下可估函数在非齐次估计类中的条件Minimax可容许性

在二次损失下,关于任意矩阵V讨论了一般Gauss-Markov模型在非齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性.得出带约束的一般Gauss-Markov模型的可估函数在非齐次估计类中Minimax可容许的充分必要条件.     

二次损失下G-M模型中可估函数的条件Minimax可容许性

在二次损失下,该文关于任意矩阵V对G-M模型讨论了在齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性.     

二次损失下一般Gauss-Markov模型的线性预测的Minimax的可容许性

对不带约束的一般Gauss-Markov模型的线性预测在齐次线性预测类中的Minimax可容许性作了较深入的讨论，得出线性预测在齐次预测类中Minimax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。     

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。     

二次损失下齐次线性估计类中关于不等式约束的可容许估计

刻划了线性模型(Y,Xβ,σ2V)在不等式约束r'β≥0条件下的线性估计的可容许性,在二次损失下,给出了在齐次线性估计类中可容许的一个充要条件。     

二次损失下正态线性模型中可估函数的一切可容许估计(英文)

研究二次损失函数下正态线性模型中可估函数的齐次线性估计在一切估计类中的可容许性.对于非负定协方差矩阵和设计矩阵具有一定关系的正态线性模型,得到可估函数的约束齐次线性估计在一切估计类中可容许性的充分条件,并证明了在进一步的条件下,该充分条件也是此估计在一切估计类中可容许的必要条件.     

矩阵损失下贝努利分布均值的非齐次线性估计可容许性

对多维贝努利分布均值参数p的非齐次线性估计Ax c，利用矩阵理论对A是对角阵与非对角阵两种情况，得到了它可容许的一些必要与充分条件。     

增长曲线模型误差方差的非齐次二次型可容许估计

对于增长曲线模型Y=ABC+εEε=0,cov(vecε)=σ2(Ip Gn),在二次损失函数下,研究了误差方差的非齐次二次型估计的容许性.在矩阵A行满秩而矩阵C列满秩时,得到了非齐次估计可容许的充要条件.     

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 .     

多元线性模型中一个二次型估计的可容许性

一、引言成平、吴启光,李国英在一元线性模型中,在平方损失之下,讨论了二阶原点矩σ~2+β~2的二次型估计的可容许性问题,本文在多元线型模型     

向量损失函数下Poisson参数估计的线性容许性

本文研究了向量损失函数下齐次（非齐次）线性估计在齐次（非齐次）线性估计类中容许的充要条件．     

多元线性模型中一个协差阵函数的二次估计问题

考虑多元线性模型Y=X_1HX′_2+■,其中■=(ε_((1)),…,ε_((n)))′满足ε_((i)),i=1,…,n独立,ε_((i))～EC_p(0,Σ,φ)即ε_((i))服从椭球等高分布,Eε_((i))=0,Eε_((i))ε′_((i))=(ER~2/p)Σ,其中Σ≥0未知,φ已知且φ(?)Φ_p={φ(·)|φ(t_1~2+…+t_p~2)是一个特征函数},随机变量R≥0,R■φ.在α=ER~4/p(p+2)-(ER~2/p)~2≠0的条件下,对给定的矩阵C=C＇,得出了tr(CΣ)一致(关于Σ≥0)最小方差不变二次无偏估计(简称最优估计)存在的充要条件以及其具体形式.     

增长曲线模型中系数阵的Minimax可容许线性估计

对于增长曲线模型Y=X1BX2′ ε,E(ε)=0,COV(ε)=σ2VΣ,在该模型中,B是回归系数矩阵,选取二次损失函数,在齐次线性估计类L0={MYN:M,N分别为m1×n,p×m2的常数矩阵,MX1=K}中给出了线性可估函数KBL的容许Mini max估计,并且证明了其唯一性.