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。     

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。     

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。     

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。     

向量损失函数下均值向量线性估计的可容许性

在向量损失函数下,讨论了模型(H)EY=XβCovY=Xdiag(β1,β2,…,βn)X′中估计均值向量时,齐次线性估计在L1={LY:L为元素均为非负的k×n矩阵}中的容许性,及非齐次线性估计在L2={LY C:L为元素均非负的k×n矩阵,C为k维元素均严格非负的列向量}中的容许性,并获得了相应的充要条件.     

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     

一般线性模型中共同均值线性估计的可容许性

对于协方差阵半正定的一般线性模型中共同均值的线性（包括齐线性与非齐线性）估计的可容许性问题进行了研究。给出了共同均值的线性组合Ｓβ的线性估计分别在二次损失和矩阵损失下可容许的充要条件，从而推广了胡飞芳（１９９１年）的结果。     

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     

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.     

平衡损失下回归系数线性估计的容许性

研究带约束的线性模型{Y=Sβ＋ε Eε=0，Eεε′=σ^2I Hβ=0，在平衡损失函数L（d,β）=ω（Y-Xd）′（Y-Xd）＋（1-ω）（Xd-Xβ）′（Xd-Xβ）下，其中0≤ω≤1已知，d为β的一个估计，给出了β的估计LY（LY＋α）在齐次线性估计类L（线性估计类L1）中可容许的充要条件。     

推广增长曲线模型中回归系数估计的可容许性

考虑推广增长曲线模型中回归系数的线性估计问题和在线性估计类中的可容许性,利用增长曲线模型结果,得到了线性估计在线性估计类中可容许的两个充分条件.     

平衡损失下回归系数的最小风险估计

研究了线性模型中回归系数的最小风险估计问题.在平衡损失函数下,考虑了回归系数线性估计在线性估计类中的最小风险性,结果表明最小风险估计是非线性有偏估计,它与未知参数有关,当用未知参数的不同估计代替时,得到的估计都是一种估计的平衡.     

多元线性模型在平衡损失下的UMRE估计的存在性

对于设计矩阵列满秩的多元线性模型,在矩阵平衡损失函数下,本文给出了参数矩阵存在一致最小风险同变估计(UMRE估计)的充要条件(在仿射变换群和转移变换群下).     

向量损失下共同均值向量的线性可容许估计

在向量损失函数下,利用矩阵的向量化方法,分别研究了多元线性模型和增长曲线模型中共同均值向量的线性估计在齐次线性估计类L2={C1Y1 C2Y2 … CnYn,Ci为k×m阶矩阵,i=1,2,…,n}及L3={A1Y1B1 A2Y2B2 … AnYnBn,Ai,Bi分别为l×m,q×s阶矩阵,i=1,2,…,n}中的可容许性;得到了线性估计在齐次线性估计类中可容许的充分和必要条件,推广了相关结果.     

平衡损失下有限总体回归系数的最优预测

在平衡损失下,研究超总体中有限总体回归系数的最优预测。在Gauss-Markov型误差假定下,得到了齐次线性预测,为有限总体回归系数最优线性无偏预测的充分必要条件,并在几乎处处意义下得到了唯一的最优线性无偏预测。结果表明,平衡损失下的最优预测是误差平方和下的最优预测和预测均方误差准则下最优预测的平衡。同时,证明了最优线性无偏预测在齐次线性预测类中的可容许性。     

加权平衡损失下一类单参数指数分布族参数估计的可容许性

在加权平衡损失函数下,考虑了一类单参数指数参数分布族,得到了参数的Bayes估计,并讨论了一类c T+d形式估计的可容许性和不可容许性.     

多元线性模型系数的广义根方改进估计类

从矩阵变换理论出发，对多元线性模型的系数提出了广义根方估计。证明了它优于系数的ＬＳ估计，根方改进估计，且是β的线性可容性估计等性质。