奇异线性模型最小二乘估计的相对效率

对于奇异线性模型，引入了参数β的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的一种新的相对效率，给出了与其他两种相对效率的关系，导出了该效率的上下界．     

奇异线性模型均值向量最小二乘估计的相对效率

在奇异线性模型下,文章通过比较估计量的协方差矩阵的谱范数和F范数,定义了均值向量的最小二乘估计(LSE)相对于最佳线性无偏估计(BLUE)的2种新的相对效率,并给出了其下界.     

奇异线性模型最小二乘估计的相对效率

在奇异线性模型下讨论相对效率ei(β）,1≤i≤2的下界及其与广义相关系数和联系,随后简单地讨论了这两种相对效率的关系和比较。     

奇异增长曲线模型中最小二乘估计的有效性

研究了奇异增长曲线模型中均值矩阵的最小二乘估计的效率问题，给出了均值矩阵的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的偏差估计，定义了均值矩阵的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的相对效率，并给出了它们的上界．     

奇异G-M模型最小二乘估计新的相对效率

在奇异线性模型下利用2个矩阵特征根比值的最小值推广了Euclid范数定义的2种相对效率．文中研究了它们的下界,并给出了2种相对效率与广义相关系数之间的联系以及它们之间的关系,最后讨论了它们的性质,并研究了这2种相对效率的优越性．     

最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系

本文讨论广义线性模型的均值向量的最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系,得到了它们相等的充要条件以及它们的偏差关系和偏差范数估计;并在欧氏范数下,进一步讨论了这种偏差估计。     

回归系数混合估计与最小二乘估计的相对效率

研究了线性回归模型中,当设计矩阵列降秩时可估函数的混合估计与最小二乘估计的相对效率,利用矩阵的相关性质及运算,导出了相对效率的界.     

回归系数一类线性估计与广义最小二乘估计的相对效率

在均方误差矩阵准则下研究了回归系数的一类线性估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题,并讨论了三种不同相对效率的上、下界.     

回归系数的混合估计和最小二乘估计的相对效率

本文讨论了在具有附加信息的线性回归模型中,回归系数的混合估计和最小二乘估计的相对效率问题,在误差矩阵为正定的数量矩阵时,定义了一种新的相对效率.     

有约束的线性模型下的最小二乘估计与最佳线性无？…

研究了无约束的线性模型Ｍ＝（Ｙ，Ｘβ，σ＾２Ｖ）下的Ｘβ最小二估计ＯＬＳＥ（Ｘβ）与在相应的有约束的线性模型Ｍｒ＝（Ｙ，Ｘβ）Ｒ′β＝０，σ＾２Ｖ）下的最佳线性无偏估计ＢＬＵＥ（Ｘβ）的比较问题，建立了Ｍｒ下这两个线性无偏估计量相等的充要条件。     

部分线性模型最小二乘估计的强相合性

考虑一类特殊的部分线性模型Y=β ^T₀X+g₀(T)+σ₀(X)ε的估计问题, 给出了最小二乘估计(LSE), 并证明了最小二乘估计的强相合性.     

线性模型中回归系数混合估计的相对效率

设线性回归模型中回归系数的最小二乘（least square，LS）估计和混合估计分别为β与βm．当设计阵X列满秩时，获得了相对效率e1（β，βm）=det[Cov（βm）]／det[Cov（β）]以及e2（β，βm）=tr[Cov（βm）]／tr[Cov（β）]的界；当X不是列满秩时，设可估函数c′β的LS估计和混合估计分别为c′β和c′βm，获得了相对效率e3（c′β，c′βm,）=Var（c′βm）／Var（c′β）的界．     

权回归模型中的相对效率

文献[5]在线性模型中定义了一种新的相对效率 ,本文将它推广到权回归模型中并研究了它的下界以及它与某些广义相关系数之间的关系     

权回归模型中的相对效率

将线性模型中定义的一种新相对效率e4()=min1≤i≤pλi(Covβ)λi(Cov)推广到权回归模型中,并研究了它的下界以及它与某些广义相关系数之间的关系.     

错误先验指定下Bayes估计与广义最小二乘估计的相对效率

讨论了在错误指定的先验假定下一般线性模型中回归系数的Bayes估计,提出了Bayes估计与广义最小二乘估计(generalized least square estimator,GLSE)的一种新的相对效率,证明了该效率的优良性质,同时导出了其上下界。     

线性模型中一种新的相对效率及其性质的研究

定义了线性模型的一种新的相对效率,即cov(β*)对于cov(β珟)的所有相对特征很之和的单位化.这种新的定义方式较深刻地揭示了cov(β*)与cov(β珟)之间的关系.对这种新的相对效率的性质及其和其它形式的定义之间的关系进行了研究与比较,得到了系列有意义的结果.最后我们还给出了它的下界的两种独立的估计.