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相似文献
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1.
2.
考虑方差分量模型 在满秩情形,即rank(X)=n,方差分量的线性组合 的可容 许估计条件.在二次型估计类 中,对给定的损失函数L ,推导证明了当V1=V2时,   是 的可容许估计的充要条件,以及当没有 V1=V2限制时,yAy是 的可容许估计的充分条件.  相似文献   

3.
给出了方差分量模型Y=Xβ+∑^mi=1Uiεi,U1U1’=…=UmUm’〉0中方差分量(o^21,…,o^2m)的非负二次同时估计(Y’A1Y,…,Y’AmY)可容许的一个必要条件。  相似文献   

4.
对(y,Xβ,^k∑i=1θiVi),Vi〉0,i=1,2,……,k,首先给出了Sβ的线性无偏估计ψr不可容许的充要条件,然后得出了Sβ的线性无偏估ψT可容许的充要条件,从而,在此基础上给出了Sβ的可容许线性无偏估计类。  相似文献   

5.
考虑模型:{Y=β+ε Eε=0 Eεε′=sum from i=1 to m θ_iv_i }其中 v_i≥0已知;β∈R~k,θ_i>0为未知参数,i=1,2,…,m.对于上述模型,本文得到了在矩阵损失函数下均值参数线性估计可容许性的充要条件.  相似文献   

6.
对y~N(Xβ,pΣi=1θiVi),pΣi=1Vi>0,0≤αi≤θi≤bi,bi>0,i=1,…,p,给出了方差分量线性函数的极小极大不变二次无偏估计.  相似文献   

7.
将随机效应线性模型和方差分量模型合并为一种模型,即具有随机回归系数的方差分量模型;给出了随机回归系数和参数的线性可估函数的最优线性无偏估计以及在矩阵损失函数下的可容许性;在正态假设下,讨论了线性估计在一切估计类中的可容许性.  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
研究两类增长曲线模型误差方差的二次型估计的容许性,在损失函数为(d-σ^2)/σ^4时,对这两类模型分别给出一个二次型估计在二次型估计类中可容许的充要条件。  相似文献   

10.
在线性模型中,方差分量是比较重要的一类参数.本文给出了线性混合模型两个方差分量的二次型估计,并得到所得二次型估计类的一些性质,如无偏性、不变性、在均方损失下的容许性,并且利用截断法对所得的估计进行非负改进.  相似文献   

11.
对y-N(Xβ,∑^pi=1σ^2iVi)给出了方差分量在平方损失下的Bayes不变二次(无偏和有偏)估计,对(y,Xβ,∑^pi=1σ^2iVi)给出了均值参数在矩阵损失和平方损失下的Bayes线性(无偏和有偏)估计。  相似文献   

12.
本文主要给出了一致最小方差无偏估计的一个充要条件,并通过举例探讨了求一致最小方差无偏估计的若干方法。  相似文献   

13.
协方差阵的二次型估计的可容许性问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
设Y的分布为,即Y有密度函数其中X和V>0分别是已知的m×N和N×N阶矩阵,B和Σ>0分别是未知的p×m和p×p阶参数矩阵.本文限制在估计类?中讨论协方差矩阵Σ的估计的可容许性问题,所取的损失函数为??本文的主要结果有:(1)当m=n时,得到了Σ的估计YAY'在?中可容许的充要条件;(2)当m=1或BX=?时,得到了Σ的估计YAY'在?中可容许的充要条件;(3)当X=0时,得到了Σ的唯一的一个在?中可容许的估计;如果把损失函数改为??则在X=0时,存在着一簇Σ的在?中可容许的估计,其充要条件也被得到.本文主要利用凸集、凸函数和方向导数的有关性质,解决上述问题.这与以往文献所使用的方法有所不同,显得较为简单可行.  相似文献   

14.
讨论奇异线性模型下方差σ2的最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性问题,得到方差的最小范数二次无偏估计保持最优的误差项的最大分布类.进一步考虑可估计函数Xβ的最佳线性无偏估计的稳健性,得到了Xβ的最佳线性无偏估计与方差σ2的最小范数二次无偏估计同时最优的误差项的最大类.  相似文献   

15.
研究了一个以周期函数为系数的非线性常微分方程系统——一个推广的二次型Gray—Scott模型的CSTR模型.证明该模型存在一个严格的正的不变区域,给出模型的线性化在不变区域内的一些性质.  相似文献   

16.
讨论了增长曲线模型回归系数非齐次线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性,得到了在估计类中KBL的非齐次线性估计在这六种容许定义下可容许的充要条件。  相似文献   

17.
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。  相似文献   

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