相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

一类相依回归模型参数估计的相对效率

对于一类相依回归系统(1),当设计阵X2呈病态时,[1]中提出了协方差阵已知或未知时,估计量β1^~、β1^~(T)的改进估计分别为β1^~(k)、β1^~(T,k)。讨论这两种有偏估计与它们的协方差改进估计β1^~,β1^~(T)及最小二乘估计A之间的相对效率问题,并给出了相对效率的上界或下界。     

一类相依回归模型参数的组合主成分改进估计

针对两个相依方程组成的一类回归模型,提出回归系数的一种组合主成分改进估计方法,在均方误差意义下讨论了这种估计量的优良性质,研究了此估计与主成份改进估计的关系.     

一类相依回归系统参数的根方估计

本文提出了一类相依回归系统回归参数的根方估计,证明了当设计矩阵呈病态时,根方估计的均方误差小于协方差改进估计的均方误差。     

两个半相依回归系统参数的Stein估计

Zellner等学者研究了一类相依回归系统中参数的最小二乘估计的改进,这些改进估计都是无编估计且具有许多优良性质,但是当设计阵呈病态时这些改进估计不再被认为是良好估计.本文提出了一种有偏Stein估计,证明了在设计阵呈病态时Stein估计的优良性质.     

一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计

本文提出了一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计,证明了当设计矩阵呈病态时,广义两步有偏估计的均方误差小于两步协方差改进估计的均方误差.     

半相依回归系统的Stein型广义岭型主成分改进估计

对于一类半相依回归系统,将Stein压缩思想与广义岭型主成分改进估计相结合。提出Stein型广义岭型主成分改进估计,并且讨论这种估计及其相应的两步估计的优良性质。     

半相依回归系统的广义岭型主成分改进估计

对于一类半相依回归系统提出了一种广义岭型主成分改进估计,并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质,获得了若干深入的结果.     

一类相依回归系统参数的一种广义有偏估计

本文提出了一种广义有偏估计，证明了当设计矩阵呈病态时，这种有偏估计的均方误差小于协方差改进估计的均方误差。     

混合系数线性模型的一类有偏估计

研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,并讨论了该估计的一些优良性质和压缩系数的选取问题.     

线性模型参数一类新的s-K估计

基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计——改进s-K估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件.     

线性模型参数一类新的s-K估计

基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计--改进s-K估计, 并在均方误差阵意义下, 得到了这类估计分别优于最小二乘估计、 广义岭估计、 Stein估计及s-K估计的充要条件.     

半相依回归系统在一类约束条件下的协方差改进估计

对于由两个误差项相关的线性回归方程组成的SUR系统,通常地根据以往的知识经验可以获得有关未知参数β的一些信息,该文就是在线性约束r=Rβ下,讨论SUR系统的协方差改进估计序列及两步协方差改进估计序列的收敛性问题．     

一类星形函数的几个性质

本文了单位圆盘内的一类星形函数的若干渐的性质，得到了一些精确估计式。     

方差未知时一类加权损失函数下正态分布均值的改进估计

讨论了一类加权损失函数下方差未知时，通常估计的非容许性问题，给出了改进估计．所得结论较已有结果更为一般化．关键词     

一类线性模型回归系数的广义平衡LS估计及其性质

在Zeller平衡损失思想的启发下,对误差协方差阵为非单位正定阵的线性回归模型提出了一种新的参数估计标准,得到了回归系数的广义平衡LS估计及其性质。     

一类线性混合模型中方差分量的估计

将线性混合模型中随机效应的协方差阵推广为正定阵,运用方差分析估计的方法给出了方差分量的估计。通过QR分解给出了简化计算的方法,利用随机变量二次型的协方差对方差分量的估计做了进一步的改进,同时还给出了方差分量的一个非负估计。     

一类最优无偏估计方程

基于估计函数的最优性准则理论,给出一类最优无偏估计方程及其性质.得到的结果为寻找最优估计方程提供一个很好的理论方法.该方法可以提高估计的效率,在实际理论应用中具有重要意义.     

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。     

SUR回归模型部分系数的协方差改进估计及其有限样本性质

对于多元分析中的ＳＵＲ回归系统，本文考虑系数βｉ的线性估计类，得到了该估计类中的最小协方差一无偏估计βｉ，并应用Ｒａｏ的协方差改进理论证明βｉ是附加信息最优协方差改进估计。在其它备选估计所考虑的条件、或更弱的条件下，得到了非限定两步估计βｉ（Ｓ）有限样本方差结果。