随机共同均值线性模型中容许估计的几个结果

本文讨论了方差已知的随机共同均值线性模型中共同均值和参数的线性估计的可容许性,在齐线性和非齐线性两个估计类中分别得到了容许估计的充要条件.     

一般增长曲线模型中共同均值参数的线性估计的容许性

本文讨论了一般的增长曲线模型中共同均值的线性（包含齐线性与非齐线性）估计的可容许性，给出了共同均值的线性组合的线性估计在矩阵损失下是估计类中的容许估计的充要条件。     

共同均值参数的线性估计的可容许性

讨论了对于一般共同均值线性模型，共同均值参数的可估函数SXβ的线性估计在线性估计类和一切估计类中的可容许性问题，分别得到了它们的充要条件．     

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．     

带有线性约束的共同回归系数矩阵线性估计的泛可容许性

针对带有线性约束的多元共同均值回归模型，在泛优良性准则下，得到了其共同均值参数矩阵的线性函数的线估计是泛可容许的必要条件，进而给出了在不同的线性约束条件下，Ｈ的泛可容许估计类之间的一种刻划。     

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。     

共同均值参数的线性无偏估计的可容许性

在一特殊的共同均值模型和平方损失函数下，得到了共同均值参数β的线性无偏估计Ay1 (I-A)y2分别在线性估计类和齐次线性估计类中为可容许估计的充要条件。     

矩阵损失下等式约束线性模型的可容许性

对线性等式约束的共同均值线性模型,利用无约束单总体模型的现有结果,通过适当变换,把等式约束模型向无约束转换,并把多总体转换为单总体,在矩阵损失下找到了均值参数β的条件可估函数Sβ的线性估计∑i=1^mAiyi a。在非齐次线性估计类中可容许的充要条件,填补了等式约束的共同均值线性模型可容许性方面的空白．     

多元随机共同均值泛容许估计的特征

讨论了多元随机共同均值线性模型中均值矩阵和参数的线性估计的泛容许性 ,并在齐线性和非齐线性两个估计类中分别得到了泛容许估计的特征。     

共同均值矩阵参数的所有E—可容许和G—可容许线性估计

对于一般多元线性模型,讨论了共同均值矩阵参数的线性组合函数ＳＸΘ的线性估计在一切估计类中的Ｅ－可容许性和Ｇ－可容许性问题,分别得到了Σｉ＝１→ｍ ＡｉＹｉ是ＳＸΘ的Ｅ－可容许估计和Ｇ－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。     

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。     

误差相关线性模型回归系数估计的弱相合性

对误差相关的线性模型,本文就有约束无约束的情形分别给出了回归系数的ＧＭ估计 合的充分必要条件,并举了说明误差相关的线性模型中回归系数的ＬＳ的估计的弱相合性与均方相合并不等价。     

一类具有缺项级数系数的高阶微分方程解的增长性

研究了高阶非齐次微分方程f(k) +Ak-1f(k-1)+…+A1f1+Ao f=F,其中Ao,A1,…,F是整函数.当存在某个系 数Ad为缺项级数并对方程的解的性质起主要支配作用时,得到上述微分方程和对应的齐次微分方程在一定条件下超越解超级的精确估计.     

系数随机的多元线性回归模型的参数估计

对一般系数随机的带有相关因子的多元线性回归模型的参数进行估计。估计值是用EM算法给出的极大似然估计或约束的极大似然估计。给出了EM算法的具体公式,并利用bootstrap方法估算出这些估计值的精确度。最后通过一判别儿童总体中是否存在Catch-Up生长的例子以解释给出的方法。     

两类高阶整系数线性微分方程解的增长性

研究了两类整函数系数的K阶线性微分方程解的增长性，得到其超级的一些估计，所得结果改进了一些相关结果。     

双侧截尾时双参数指数分布的BLUE

给出了双参指数分布在双侧截尾情况下未知参数σ和θ的最佳线性无偏估计（简记BLUE）和它们的方差．