有限总体中条件最优预测的稳健性

研究了有限总体中条件最优线性无偏预测的稳健性,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差阵具有稳健性的充要条件。     

一般生长曲线模型中条件最优预测的稳健性

研究了一般生长曲线模型中条件最优线性无偏预测的稳健性,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.     

任意秩多元线性模型中的简单投影预测

考虑任意秩多元线性模型Y＝XB+ε(其中,E(Vec(ε))＝0,V(Vec(ε))＝σ2ΔΣ),该模型的预测问题就是利用已观察值矩阵Y预测未观察值矩阵Y0＝X0B+ε0.H.Bolfarine等强调预测必须有简洁而直观的形式,最简洁、直观的预测是简单投影预测(SPP);对于超总体模型,H. Bolfarine等得到了简单投影预测为最优预测的充要条件.作者研究了预测的最优性,对任一线性可预测变量θ＝KY0L,它的简单投影预测被定义为SPP＝KX0(X′T-X)-X′T-YL(其中,T＝Σ+XX′);得到了SPP为θ的最优线性无偏预测的充要条件,并研究了SPP关于协方差矩阵的稳健性,从而推广了H.Bolfarine等的有关结果.     

多元线性模型中的条件最优预测

研究了带线性等式约束下任意秩多元线性模型中条件可预测变量的最优预测。特别地考虑了一类特殊的预测函数：φ－线性预测函数，给出了条件φ－线性可预测变量和条件最优φ－线性无偏预测的定义。得到了条件φ－线性可预测变量的条件最优φ－线性无偏预测，并证明了它在几乎处处意义下的唯一性。     

不等式约束多元线性模型中线性预测的可容许性

在两个不同的不等式约束下,给出多元线性模型中非齐次线性预测的可容许与齐次线性预测可容许性之间的关系.     

线性模型最优线性无偏预测的一种相对效率

本文得到了一般线性模型中最优线性无偏预测的优良性,并研究了最优线性无偏预测和简单投影预测的一种相对效率。     

多元线性模型与最佳预测

运用多元回归模型方法建立了多指标预测模型,在矩阵损失下,利用正交投影阵及矩阵分析等知识找到了预测指标的最优线性估计类,且从中得到了几个最优线性估计,使其应用范围更加广泛.     

线性回归模型中估计与检验的稳健性

本文讨论线性回归模型中回归系数的最小二乘估计和似然比检验统计量的稳健性,分别给出了充要条件,充分条件和必要条件;并给出这些结果在两阶段抽样回归模型中的应用。     

一般增长曲线模型中的最优线性无偏预测

研究了一般增长曲线模型中线性可预测变量的最优预测问题，分别在μ（△L)包含μ（Z‘）和μ（VK‘）包含μ（X）的条件下得到了线性可预测变量的最优线性无偏预测。特别地，考虑了一类特殊的预测函数：Ф-线性预测函数，得到了Ф-可预测变量的最优垂线性无偏预测。结果表明，任意两个最优线性无偏预测以及最优Ф-线性无偏预测都以概率为1相等，从而将这方面的结果推广到一般增长曲线模型。     

降秩多元线性模型参数阵的BLU估计

本文研究了降秩多元线性模型的边界条件，得到了参数阵的最佳线性无偏估计（ＢＬＵ估计）。     

多元曲线模型的条件最好线性无偏估计

研究行等式约束下的多元曲线模型，得到了条件线性可估的、惟一的最优线性无偏估计（BLUE）。     

线性等式约束下多元线性模型的简单投影预测

研究了线性等式约束下一般生长曲线模型的简单投影预测疗θcspp关于协方差阵的稳健性,得到θcspp为条件线性可预测变量的条件最优线性无偏预测的充要条件,推广了Bolfarine H等的有关结果．     

奇异线性模型下最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性

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.     

降秩多元线性模型参数阵的一类有偏线性估计

本文对降秩多元线性模型的参数阵提出了一类有偏线性估计，讨论了许多重要的性质，从而把降秩模型中参数阵的估计问题转化为满秩模型中参数阵的估计问题，为了讨论方便，我们给出了一种特殊情况；最后，讨论了多元线性模型参数阵的Ｂａｙｅｓ线性估计。     

多元协方差阵扰动模型的影响分析

讨论多元性回归模型的影响分析问题,获得了多元协方差阵扰动模型与原模型参数阵之间的最佳线性无偏估计(BLUE)的一些关系式;给出了度量影响大小的距离测度和它的计算公式.