相依线性回归方程组的一种“朴实”两步估计的有效性

对于相依线性回归方程组Ｙｉ＝Ｘｉβｉ＋εｉ（ｉ＝１，２），我们提出了系数向量βｉ的一种较为简便的“朴实”的两步估计量，例如β１的估计量为β１（Ｔ）＝（Ｘ’１，Ｘ１）＾－１Ｘ‘１Ｙ１－σ１２σ２２（Ｘ’１Ｘ１）＾－１Ｘ‘１ＴＹ２。其中Σ＝（σｉｊ）的一种估计量，本文给出了Σ的一种新取法，通过均方误差矩阵的大小我们证明了这种简便两种估计有有限样本量下可优效于ＬＳ估计。     

多元统计中期望向量的线性容许估计

设Ｙ１，Ｙ２，…，Ｙｎ独立同分布，ＥＹ１＝β，ＣｏｖＹ１＝Σ，这里β∈Ｒｍ与Σ：ｍ×ｍ＞０均未知．取Ｌ１（ｄ，β）＝（ｄ－β）′（ｄ－β），Ｌ２＝（ｄ，β）（ｄ－β）′，Ｌ＝｛Ｌ１Ｙ１＋Ｌ２Ｙ２＋…＋ＬｎＹｎ：Ｌｉ为ｍ阶实方阵，ｉ＝１，２，…，ｎ｝．本文在Ｌ１和Ｌ２下分别给出了线性估计在Ｌ中是β的容许估计的充要条件．     

关于МОФОНЪКО不等式的精确性

证明了如下定理：设Φ（ｚ）＝Σ↑ｎ↓ｕ＝１∏↑ｔ↓ｉ＝１ｆｉ＾ａ＾ｕｉ０…（ｆｉ＾（ｋｉ））＾ａｉｋｉ＾ｕ／Σ↑ｍ↓ｖ＝１∏↑ｔ↓ｉ＝１ｆｉ＾ｂ＾ｖｉ０…（ｆｉ＾（ｋｉ））＾ｂｉｋｉ＾ｖ其中ｆｉ（ｚ），（１≤ｉ≤ｔ）是亚纯函数，ａｉｊ＾ｕ，ｂｉｊ＾ｖ为非负整数，则有Ｔ（ｒ，Φ）≤Σ↑ｔ↓ｉ＝１｛［Ｓｉ＋ｏ（１）］ｍ（ｒ，ｆｉ）＋［△ｉ＝ｕｉ＋ｏ（１）］Ｎ（ｒ，ｆｉ）＋（△ｉ－Ｓｉ）Ｎ↑－（ｒ，ｆｉ     

变量满足多个线性关系且部分变量带误差的回归分析

考虑独立变量ａ１ｔ，ａｐｔ，它们满足ｍ（≥１）个线性回归关系，ｐΣｊ＝１ｂｉｊａｊｔ＝ｃｉ，ｉ＝１，ｍ，这些变量中的一些，比如ａｉｔ（ｉ＝ｒ＋１，ｐ）可以被确切观测到，而另一些变量的观测值带有误差。即ａｉｔ的观测值为ｘｉｔ＝ａｉｔ＋∈ｉｔ（ｉ＝１，ｒ，ｔ＝１，ｎ），而ｘｉｔ＝ａｉｔ（ｉ＝ｒ＋１，ｐ，ｔ＋１，ｎ），在?ｔ＝（∈１ｔ，∈ｒｔ）ｔ，ｔ＝１，ｎ为ｉｉｄ。且Ｅ∈ｔ＝０，Ｅ∈ｔ∈ｔｒ＝σ＾２Ｉ     

改进的R.Nevanlinna第二基本定理

设ｆ（ｚ）是超越亚纯函数，ｎ为任一非负整数，ε为任意正数，ａ＾（ｉ）ｒ＝（ｖ＝１，２，…，ｑｉ，ｉ＝０，１，…，ｎ）均为有穷非零复数，满足ｍｉｎ／１≤ｖ１＜ｖ２≤ｑｉ｜ａ＾（ｉ）ｖ１－ａ＾（ｉ）ｖ２｜≥δ＞０，ｉ＝０，１，…，ｎ。若ｆ（０）≠０，∞，П＾ｎｉ＝１ｆ（ｉ）（０）≠０，则对０＜ｒ＜＋∞有ｍ（ｒ，ｆ）＋ｍ（ｒ，１／ｆ）＋Σ＾ｕｉ＝０Σ＾ｑｉｒ＝１ｍ（ｒ，ａ＾（ｉ）ｖ，ｆ＾（ｉ）≤（２＋ε     

混合误差下回归权函数估计的强相合性

对非参数模型Ｙｉ＾（ｎ）＝ｇ（ｘｉ＾（ｎ））＋ξｉ＾（ｎ）,用权函数ｇｎ（ｘ）＝Σ↑ｎ↓ｉ＝１Ｗｎｉ（ｘ）Ｙｉ＾（ｎ）;估计ｇ（ｘ）,在误差为某些相依随机变量列下,我们获得了ｇｎ（ｘ）,的强相合性及一致强相合性。     

一类相依回归方程限定两步估计的有限样本结果

考虑一类由两个相依回归方程组成的线性回归系统ｙｉ＝Ｘｉβｉ＋ｕｉ（ｉ＝１,２）,其中回归矩阵Ｘｉ（ｉ＝１,２）满足Ｐ１Ｐ２对称,这里Ｐｉ＝Ｘｉ（ＸｉＸｉ）＾－１Ｘｉ＾１这种情况包括了以往文献「１,２,３,４」中考虑的一些情况,记βｉ和βｉ分别表示βｉ的基于∑的限定估计Ｓ和非限定估计Ｓ的两步估计,本文推导得βｉ是βｉ的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计,本文讨论了βｉ相对于ＬＳ估计ｂｉ和非限定估计βｉ的     

相依样本下非参数回归函数递推型核估计的渐近分布

设（Ｘｉ，Ｙｉ）１≤ｉ≤ｎ为来自二元总体（Ｘ，Ｙ）的平稳，φ－混合样本，记ｍ（ｘ）△Ｅ（Ｙ│Ｘ＝ｘ），ｍ（ｘ）的一种递推型核估计为ｍｎ（ｘ）＝ｎ∑ｉ＝１ｈｉ＾－１Ｙｉｋ（（ｘ－Ｘｉ）／ｈｉ）／ｎ∑ｊ＝１ｈ＾－１ｊｋ（ｘ－Ｘｊ）／ｈｊ）。本文在一定的条件下证明了（ｎ／（ｎ∑ｊ＝１ｈ＾－１ｊ）＾１／２）（ｍｎ（ｘ１）－ｍ（ｘ１），ｍｎ（ｘ２）－ｍ（ｘ２），．．．ｍｎ（ｘｒ０）－ｍ（ｘｒ０））′依分布收     

增长曲线模型的参数估计及其性质

考虑增长曲线模型：Ｙｐ×ｎ＝ＡＢＣ＇＋εｐ×ｎ，Ｅε＝０．其中，ε＝（ε１，ε２，…，εｎ），ε１，ε２…，εｎ独立同分布，Ｅεｉεｉ＇＝Σｐ×ｐ＞０．该文利用协差阵的Σ的（一定意义下的）最小二乘估计Σ，分别给出了参数Ｂ，参数的线性函数ＡＢ，ｔｒ（Ｄ１’Ｂ）＋（Ｄ２Σ）（Ｄ２＝Ｄ‘２）（Ｄ２＝Ｄ２’）的估计Ｂｎ，Ｚｎ和ｔｒ（Ｄ１＇Ｂｎ）＋ｔｒ（Ｄ２Σｎ）．在ε１服从正态分布的情形下，给出了Ｚｎ，Σｎ的分布．并在ε１分布比较一般的情形和一定条件下给出了Ｚｎ，Ｂｎ，Σｎ和ｔｒ（Ｄ１’Ｂｎ）＋ｔｒ（Ｄ２Σｎ）的极限分布皆为正态分布（ｎ→∞）．而且Ｚｎ，和Σｎ，Ｂｎ，和Σｎ都是渐近独立的（ｎ→∞）．从而可构造参数Ｂ的置信区域和更好地进行判别分析，相关分析等．     

乘法分拆函数的均值估计

将正整数ｎ分拆成正整数的方法数记为ｇ（ｎ），本文对计数函数ｇ（ｎ）进行了均值估计。关于下限我们改进了［３］的结果。证明了对任意正整数ｋ皆有Σｎ≤ｘ１／ｎｇ（ｎ）≥３（４ｌｏｇ２ ｋ！２ｋ（ｋ＋１）／２）＾－１ｘｌｏｇ＾ｋｘ，ｘ≥１还获得了一个关于上限的结果Σｎ≤ｘ１／ｎｇ（ｎ）≤（ｋ－１）！Σ＾ｋ－１ｎ＝０１／ｎ！ｘ＾１／ｋ，ｘ≥１。     

矩阵损失下多元回归系数线性估计的Minimax可容许性的特征

本文在矩阵损失厂给出了多元回归系数线性估计在线性估计类中是Ｍｉｎｉｍａｘ可容许估计的充要条件．     

Boltzmann-Poisson系统解的动量及能量估计

In this paper, the properties of the solutions of Boltzmann-Poisson system in three dimensions are considered. The estimates of the energies (the kinetic and the potential energies) and the γ-th moments with γ∈[2,3) are obtained. The latter answers an open problem.     

某一类解析函数的性质和特征

本文研究了在单位圆内的解析函数类M_n(α,β).利用解析函数的性质和不等式技巧进行讨论,得到了这类函数的包含关系、系数估计等性质以及这类函数的一个充分条件.     

STABILIZED NUMERICAL APPROXIMATIONS OF THE BACKWARD PROBLEM OF A PARABOLIC EQUATION

1　IntroductionLetΩ be a bounded domain in Rn and Ω be its boundary.ThenΣ =Ω× ( 0 ,1 ) is abounded domain in Rn+1 .We consider the following backwad problem of a prabolic equa-tion: u t= ni,j=1 xiaij( x) u xj -c( x) u,　　 ( x,t)∈Σ,( 1 )u| Ω× [0 ,1 ] =0 , ( 2 )u| t=1 =g( x) . ( 3 )　　 Where { aij( x) } are smooth functions given onΩ satisfyingaij( x) =aji( x) ,　　 1≤ i,j≤ n, ( 4)α0 ni=1ζ2i ≤ ni,j=1aij( x)ζiζj≤α1 ni=1ζ2i,　　 ζ∈ Rn,x∈Ω. ( 5)　　Where0 <α…     

强混合样本回归函数估计的强相合性

本文基于强混合样本，给出回归函数核估计的强相合性，全面地改进了胡舒合（１９９５）所得的相应的初步结果。     

半参数回归模型中小波估计的随机加权逼近速度

把小波光滑方法和随机加权方法结合在一起，获得了半参数回归模型中参数分量的小波估计的随机加权逼近速度为σ(n^-1/2)。因此，从大样本意义上说，小波光滑方法和随机加权方法对半参数回归模型是可用的。     

增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数的线性估计的容许性.我们给出了回归系数线性估计的泛容许性定义,并在某些线性估计类中得到了泛容许估计的充要条件.     

某类一阶非线性双曲型方程的Cauchy问题

本文考虑一类具实际物理背景的一阶非线性双曲型方程，证明了解的存在唯一及正则性。     

非协调板元的一般性误差估计式

１．引言 薄板弯曲问题对应于４阶椭圆边值问题,协调有限元求解此问题需要单元具有Ｃ~１连续性,这难于构造且应用不便,因此求解该问题主要应用非协调元．当非协调板元不具有 Ｃ０连续性时,标准能量模误差估计是 ,这一结果不理想,因为对一般的区域,甚至是凸多边形区域,真解只能属于 Ｈ３．近年来,企图将真解属于 Ｈ４的假定改为真解属于 Ｈ３的研究引起重视．针对最简单的三角形非协调板元－Ｍｏｒｌｅｙ元,石钟慈［２］在 Ｈ３假定下,直接利用非协调元分析技巧得到弯距和转角的误差估计式．本文将［２］的结果一般化,同时通过修…     

正相协下风险度量VaR样本分位数估计的渐近性质

本文研究了正相协严平稳样本下,风险度量VaR样本分位数估计的问题.利用其指数不等式和协方差不等式,获得了风险度量VaR的样本分位数估计的相合性和渐近正态性,并给出Bahadur表示.