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。     

不可估参数函数的可容许估计

对于线性模型ＥＹ＝Ｘβ,ＣｏｖＹ－∑＾ＭＩ＝１σＳ＾２Ｖｉ。当Ｓβ不可分别给出了Ｓβ的线性估计在二次损失和矩阵损失下线性可容许的充要条件。当Ｙ－Ｎ（Ｘβ,∑＾ＭＩ＝１σ＾２Ｖｉ）时,还得到了Ｓβ的线性估计在矩阵损失下在一切估计类中可容许的充要条件和在二次损失下在切估计类中可容许的充分条件和必要条件。     

多元回归系数非齐次线性估计在新的优良性准则下的容许性

考虑多线性模型Ｙｎｘｍ＝ＸＨｐｘｍ＋ε，Ｅ（ε）＝０，Ｃｏｖ（＾→ε）＝ＶｎｘｍＸＵｎｘｍ，和矩阵损失函数：（Ｄ－ＳＨ）（Ｄ－ＳＨ）′，其中Ｘ和Ｕ≥０和已知矩阵，Ｈ和Ｖ≥０（但Ｖ≠０）是未知参数矩阵，本文在新的容许性意义下，得到了ＳＨ的非齐次线性估计ＬＹ＋ａ在非齐次线性估计类￡中是可容许的充要条件。     

线性估计在矩阵损失下的可容许性

研究了多元线性模型Ｙ－Ｎ中参数ＳＸＯ的线性估计ＬＹ＋Ｄ的可容许性问题,在一般条件下得到了线性估计ＬＹ＋Ｄ在矩阵损失下的可容许的充要条件。从而将现有文献中的结果推广到Σ≥０,Ｖ≥０的情形,解决了这一模型中的可估参数的线性估计在矩阵损失下的可容许性问题。     

二次损失下增长曲线模型回归系数非齐次线性估计的可容许性特征

本文讨论了增长曲线模型回归系数非齐次线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性，得到了在估计类ｆ中ＫＢＬ的非齐次线性估计在这六种容许性定义下可容许的充要条件。     

回归系数可容许线性估计的一点讨论

在平方损失函数和一特殊线性模型下，得到了一维不可估参数函数的线性估计为可容许估计的充要条件，以及模型中参数向量的线性估计为可溶许估计的充要条件。     

二次损失下增长曲线模型回归系数非齐次线性估计的可容许性特征

讨论了增长曲线模型回归系数非齐次线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性，得到了在估计类中KBL的非齐次线性估计在这六种容许定义下可容许的充要条件。     

广义生长曲线模型中均值矩阵的泛容许估计

讨论了广义生长曲线模型中均值矩阵的线性估计在二次损失矩阵函数下的泛容许性，并在某些线性估计类中得到了泛容许估计的充要条件。     

多元线性模型回归系数估计在矩阵损失下的可容许性

推广了吴启光关于一元线性模型回归系数估计的可容许性的结果，得到了多元线性模型回归系数的估计可容许的充要条件。     

增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性特征

讨论了增长曲线模型回归在线性估计时的泛容许性特征，得到了其在齐次线性估计类Ｆ０和一般线性估计类Ｆ１中是泛容许估计的充要条件．     

正态均值向量参数的估计

本文给出了控制最小二乘估计的James-Stein型改进估计量,刻划了正态模型Y～N(Xβ,σ~2V),V可以奇异,σ~2∈S(?)(0,+∞),0(?)(?)下的线性可容许估计的特征。     

方差未知时一类加权损失函数下正态分布均值的改进估计

讨论了一类加权损失函数下方差未知时，通常估计的非容许性问题，给出了改进估计．所得结论较已有结果更为一般化．关键词     

增长曲线模型中Gauss－Markoff估计的最优性

给出了增长曲线模型的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计，研究了增长曲线模型下Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计的最大概率性质。     

对称熵损失下指数分布的参数估计

研究指数分布的刻度参数在对称熵损失下的最小风险同变估计及Bayes估计,并讨论（cT＋d）－1形式估计的可容许性与不可容许性．     

右删失数据下的限制平均寿命问题

在右删失数据下构造了“新”的随机变量,在删失变量分布已知的条件下,该变量的样本均值是限制平均寿命的方差有限的无偏估计; 在删失变量分布未知的条件下,利用该变量得到的样本均值是限制平均寿命的相合估计.数值模拟说明所提出方法的有效性和可行性.     

尺度参数的最优尺度不变估计的非容许性

本文针对尺度参数分布的情形，在一般二次损失函数下，证明了维数≥２时，最优尺度不变估计是非容许的，并得到了它的同时改进估计，据此讨论了此改进估计关于损失函数类的稳健性问题。在加权平方损失函数下，得到了不等尺度改进估计．对于多个观测值的情形，获得了两个非常有用的结果。     

降秩多元线性模型参数阵的一类有偏线性估计

本文对降秩多元线性模型的参数阵提出了一类有偏线性估计，讨论了许多重要的性质，从而把降秩模型中参数阵的估计问题转化为满秩模型中参数阵的估计问题，为了讨论方便，我们给出了一种特殊情况；最后，讨论了多元线性模型参数阵的Ｂａｙｅｓ线性估计。     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

对地面植被群落中稀有植物的种类数的多重抽样估计

利用矩估计和一个稳健估计方法来处理植物学家在林地的地面植被群落调查数据.在假定已经发现一些稀有植物的情况下,通过统计推断得到那些未被发现的植被的种类数.     

资产方程中回归函数的局部线性加权估计

通过将标的资产价格所满足的积分方程转化为回归模型,建立了回归模型中回归函数的局部线性加权估计.利用回归函数的估计构造漂移系数的样本估计量,并证明了所构造样本估计量的均方收敛性.从而使利用样本估计量构造漂移系数的估计成为可能.