带有线性约束的指数族非线性回归模型

给出了带有线性约束的指数族非线性回归模型的最大似然估计量的随机展开,所得到的随机展开式由相互独立的正态变量以及曲率立体阵表示,使用简洁方便.     

带有线性约束的指数族非线性回归模型置信域的曲率表示

本文从几何的观点,研究了带有线性约束的指数族非线性回归模型下参数的近似置信域与统计模型曲率之间的一般联系,获得了参数的近似置信域.     

线性等式约束下线性回归模型参数估计的局部影响评价

本文研究线性回归模型在线性等式约束下参数估计的局部影响评价问题，导出了线性等式约束下线性回归模型在各种扰动模式下参数估计的局部影响度量，通过实例分析，表明了本文方法的有效性。     

带线性等式约束的线性模型的比较

在一定条件下，比较带有线性等式约束的两个线性模型，得到了几个简洁的充要条件。     

约束线性回归模型回归系数的条件广义岭估计

提出了约束线性回归模型中回归系数的一种条件广义岭估计,讨论了它的优良性,证明了它在均方误差及均方误差矩阵下都优于约束最小二乘估计。     

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。     

带有线性不等式约束的线性模型参数的最小二乘估计

本文给出了求解具有线性不等式约束的线性模型参数的最小二乘估计的一个方法,并得到了这个估计的一般表达式。     

约束线性回归模型回归系数的条件岭型估计

本文提出了线性等式约束的线性回归模型回归系数的一种有偏估计-条件岭型估计,证明了在一定的条件下,在均方误差意义下及均方误差矩阵意义下都优于回归系数的约束最小二乘估计,并讨论了它的可容许性。     

带有约束条件的一般线性模型参数估计

研究了误差相关及未知参数有约束情况下线性回归模型的参数估计问题,分别给出了可控制矩阵列满秩与列不满秩情况下参数的最佳线性无偏估计.     

一类线性约束非线性规划问题的一个凸集分离算法

本文应用凸分析理论与方法对一类带线性约束的非线性规划问题提出了一种算法,并就本算法对二次规划问题进行了探讨。计算实例表明本文提出的算法是有效的,计算量较小。     

删失非线性模型的中位数回归

研究了带有不完全数据的非线性模型的中位数回归问题.将完全数据线性回归模型的L1方法推广到随机右删失非线性中位数回归模型中,提出了一种估计非线性中位数回归模型参数的半参数方法,并得到了估计量的强相合性和渐近正态性.     

截断数据的线性回归模型

设有线性回归模型：ｙｉ＝α＋βｘｉ＋εｉ，只能观察到（ｚｉ，δｉ），其中ｚｉ＝ｍｉｎ（ｙｉ，ｔｉ），δｉ＝Ｉ（ｙｉ≤ｔｉ），ｉ＝１，２，…，ｎ．本文讨论了｛ｔｉ｝独立不必同分布条件下，β的估计以及它的相合性和渐近正态性     

非线性随机效应模型的若干统计推断

该文利用非线性随机效应模型在欧氏空间的BW几何结构，求出了固定效应参数估计的渐近性质与随机展开式。利用随机展开式，求出固定效应参数的偏差和方差的曲率表示式。     

多元线性模型中随机回归系数和参数的线性估计在线性估计类中的可容许性(Ⅰ)

考虑多元线性模型Ｙ＝ＸＢ＋Ｅ,其中Ｙ是可观测的ｎ×ｍ矩阵,Ｂ和Ｅ分别为不可观测的ｐ×ｍ和ｎ×ｍ随机矩阵,ＥＢＥ＝ＡαＯ,ＣｏｖＢＥ＝Ｖ;Ｘ,Ａ,Ｖ均为已知矩阵,≥０,Ｖ≥０,是已知矩阵或未知的参数矩阵,α∈Ｒｋ×ｍ为未知的参数矩阵。本文在矩阵损失函数：（ｄ－Ｓα－ＱＢ）′（ｄ－Ｓα－ＱＢ）下给出了Ｓα＋ＱＢ的估计ＬＹ（ＬＹ＋ｃ）在齐次线性估计类（线性估计类）中可容许的充要条件,从而将文献［１］［３］中得到的关于一元模型的有关结果推广到多元模型。     

线性回归模型中度量影响的一种Bayes方法

从Ｂａｙｅｓ观点出发对线性回归模型定义了后验影响函数，对三种不同情况，导出了其分解式，研究了其性质。并把后验影响函数与其它影响函数作了比较。