生长曲线最小二乘估计和最佳线性无偏估计相等的几个充要条件

讨论了生长曲线未知参数的最小二乘估计与最佳线性无偏估计相等的几个充要条件,并给出了主要结论的两种不同证明     

有约束的线性模型下的最小二乘估计与最佳线性无偏估计的比较

研究了无约束的线性模型M={Y,X(,(2V}的最小二估计ＯＬＳＥ与在相应的有约束的线性模型Mr={Y,X(|R'(=0,(2Ｖ}下Ｘ(的最佳线性无偏估计ＢＬＵＥ(Ｘ()的比较问题,建立了在Ｍｒ下这两个线性无偏估计量相等的充要条件．     

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.     

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。     

典型相关系数与最佳线性无偏估计

利用随机向量间典型相关系数的个数,刻画了在一般Guass Markov模型下的Xβ的最佳线性无偏估计,并讨论了稳健性问题.     

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．     

最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较

在给定的线性模型下,讨论了最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较,在噪声方差矩阵可逆条件下,可算出线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计方差的差表达式,并在一定条件下,两者趋于一致。     

一般线性回归模型最佳线性无偏估计的影响分析

讨论一般线性回归模型的影响分析问题,研究了协方差矩阵扰动和数据删除对最佳线性无偏估计的影响,给出了度量影响大小的距离测度和它的计算公式.     

定向非均衡模型的估计

讨论了样本分割已知的一类非均衡计量经济模型———定向模型的估计问题。文中给出了一种估计方法,并证明了所作的调整满足无偏性要求。     

线性模型中广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性

研究一般线性模型下广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性, 给出了误差分布的最大分布类, 使得当误差向量的分布在此范围内变动时, 广义最小二乘估计在广义均方误差准则下为一致最优估计.     

广义岭估计的相对效率

考察Gauss-Markoff模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改造问题,引入讨论了方兴等 提出的最优化无偏估计的一种估计的相对效率,把其对一般岭估计的部分研究结果推广到广义岭估计。     

关于《一元线性模型最小二乘估计的强相合性》的注记

通过直接考虑随机误差变量的方差,研究了一元线性模型最小二乘估计的强相合性,所给定理减弱并简化了[1]的条件和形式,从而推广了结果、扩大了应用范围。     

多元线性模型回归系数的混合估计

本文采用混合估计β_(?)~*来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec(B),证明了当多元线性模型随机误差阵向量化的协差阵已知时,混合估计B(?)~*的均方误差MSE小于β的LS估计β~*的MSE。     

一般线性回归模型的参数估计

传统的最小二乘估计在处理一般线性回归模型的参数β和σ2的估计问题时,若遇到异常数据模型拟和得往往不好,现提出另一种估计方法:修正的最小二乘估计.结果表明此方法在处理异常数据时具有明显的优越性.