一般混合线性模型联合估计的一个最优性

本文从一个新的角度 ,刻划了一般的混合线性模型的一个最优性质 .这一性质比最小方差性更为直观 .     

主成分估计的一个性质

本文使用矩阵的奇异值分解技术，得到了主成分估计的两个表达式，在此基础上，证明了主成分估计的一个性质。     

多元广义主成分估计类

本文提出了多元性模型中回归系统数阵的一个线性有偏估计类（称为多元广义主成分估计类），并讨论了它的种种优良性质。     

混合线性模型联合估计的一个注记

本文从一个新的角度刻划了一般混合线性模型中固定效应β与另一随机向量δ的联合估计的最佳线性无偏估计的一种最优性 ,这一性质比最小方差性更为直观     

秩亏线性模型中的一个新的线性有偏估计类

本文基于最优线性最小偏差估计的谱分解,定义了秩亏线性模型未知参数的一个新的线性有偏估计类,并讨论了它的许多重要性质,通过选取偏参数的适当形式,构造了许多很有意义的线性有偏估计,最后,给出了一个算例。     

一个多线性振荡奇异积分的变形#函数估计

本文得到了一个多线性振荡奇异积分的变形#函数估计．作为一个推论，得到这个多线性振荡奇异积分的(L^p，L^T)有界性质．     

多元线性模型参数的部分压缩估计

考虑多元线性回归模型Y=XB ε,其中E(Vec(ε))=0,Cov(Vec(ε))=∑In,当设计阵X呈病态时,模型参数的LS估计不再是一个优良估计,为此,提出了一种部分压缩估计,并分析了其性质.     

关于广义压缩最小二乘估计的注记

本文研究了广义压缩最小二乘估计（ＧＳＬＳＥ）的一些性质，给出了它的均方误差（ＭＳＥ）的一个无偏估计量（ＵＥ），采用极小该ＵＥ的方法确定了ＧＳＬＳＥ的参数选取公式，并把这个统一化的方法应用于广义岭估计，岭估计、Ｍａｓｓｙ主成分估计、Ｓｔｅｉｎ型压缩估计以及根方有偏估计等，从而得到了它们的一种选取参数的方法，最后，结合Ｈａｌｄ实例进行比较分析，结果表明，本文的方法是实用的，有效的。     

线性模型中最小二乘估计的一种新的相对效率

对于线性模型未知参数最小二乘估计，本文提出了一种新的相对效率，并研究了它的性质，以及与Bloonfield-Watson等，讨论过的另一种相对效率的关系。     

单参数主成分回归估计

对于线性回归模型,本文提出了回归系数的一种单参数主成分估计,证明了它的可容许性、抗干扰性、有效性等主要性质。