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。     

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.     

半相依回归系统参数的c-k型改进估计

针对设计矩阵Xi呈病态时的半相依线性回归系统,提出了系统参数iβ的一种c-k型改进估计,并证明了这种估计在均方误差意义下的若干优良性质.     

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.     

半相依回归系统参数的一种改进有偏估计

对于半相依回归系统（1）的参数提出一种新的有偏估计,并研究这种估计量在均方误差意义下的优良性质和线性可容许性．     

相依回归系统参数的广义岭型改进估计

从设计阵的多重共线性角度出发,提出一种新的相依回归系统回归系数有偏估计——广义岭型改进估计.讨论了此估计的优良性,如:有偏性、可容许性等,在均方误差准则下证明了此估计要优于传统的岭型改进估计,并对同类估计进行了比较.     

半相依回归模型两步估计的均方误差占优性

一般得到了两方程相依回归模型的任一线性估计在均方误差准则下优于最小二乘估计的充要条件，据此提出一种新的广义非限定两步估计类（非线性），推导得到了这种两步估计的精确均方误差结果，研究了它优于最小二乘估计，甚至优于Zellner估计的统计性质。     

一类相依回归系统的一类协方差改进估计

对于一类相依线性回归系统，王松桂提出了一种附加信息逐次迭加的估计——协方差改进估计［１］。本文提出了一类新的协方差改进估计，并研究了这一类协方差改进估计的优良性质及其相应的两步估计的优良性质     

非齐次等式约束线性回归模型参数的条件根方估计

对非齐次等式约束线性回归模型提出回归系数的条件根方估计,证明了在一定条件下,当回归自变量闻存在复共线关系时,条件根方估计在均方误差意义下很好改进了约束最小二乘估计;讨论了条件根方估计的容许性;分别给出了在平均散布误差准则下条件根方估计优于约束最小二乘估计的充要条件与充分条件;对确定条件根方估计的参数值讨论了两种方法:根迹法、方差扩大因子法。     

混合系数线性模型参数的根方估计

针对连续测量数据，给出了混合系数线性模型参数的根方估计ｄ（ｋ）和ｄ（ｋ）（０〈ｋ〈１），并且证明了通过根方参数ｋ的选取，可使根方估计ｄ（ｋ）和ｄ（ｋ）的均方误差分别小于最小二乘估计ｄ和ｄ的ＭＳＥ。     

协方差改进法在半相依回归模型中的应用

文章系统地总结了协方差改进法及两步协方差改进法在半相依回归模型中的应用，推导了协方差改进估计的具体表达形式。     

半相依回归系统参数的Stein型主成分改进估计

将S tein压缩思想与主成分改进估计相结合,研究两个半相依回归系统.当设计阵呈病态时,提出S tein型主成分改进估计,同时,给出当V未知时的两步估计.证明在均方误差意义下,S tein型主成分改进估计局部优于主成分改进估计和协方差改进估计.     

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.     

半相依回归模型中回归系数新估计的效率

对于半相依多元线性模型中的回归系数,刘爱义提出了一种新的估计,本文对这个新估计的效率进行了讨论.     

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。