一般增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性

本文讨论一般的增长曲线模型；Ｘ＝ＡＢＣ＋ε，Ｅ（ε）＝０，Ｖａｒ（ε）＝σΣＶ，其中Ｘ和ε是ｐ×ｎ价随机阵，Ａ、Ｃ分别为ｐ×ｑ，ｋ×ｎ已知阵，Σ、Ｖ分别Ｐ、ｎ阶已知非负定阵，Ｂ和σ为未知参数．在损失函数（ｄ（Ｘ）－ＫＢＬ）＇（ｄ（Ｘ）－ＫＢＬ）下，我们给出了可估函数ＫＢＬ的线性估计的泛（Φ）容许性定义，得到了ＤＸＦ（ＤＸＦ＋Ｍ）在某些估计类中是ＫＢＬ的泛容许性估计的充要条件．     

单相关回归模型的效率及其模拟分析

本文研究一类单相关回归模型的效率及其应用,证明了对单相关回归模型的任一可估函数ｃ′β＝ｃ′（Ｘ′Ｘ）－Ｘ′Ｙ的最小二乘估计（ＬＳ）都是最佳线性一致无偏估计（ＢＬＵ）,给出了这类模型的均方误差比效率的下确界（ｉｎｆρＭＳＥＲ）．同时研究了用最小二乘估计代替最佳线性一致无偏估计时应注意的问题     

矩阵损失下不完全椭球约束模型中一般线性估计的可容许性

对于带有不完全椭球约束的线性模型Ｙ～（Ｘβ，σ２Ｖ），（β－β０）＇ＸＮＸ（β－β０）σ２（Ｎ０，Ｖ０）．本文讨论了可估函数ＳＸβ的一般线性估计的可容许性，在矩阵损失下得到了ＡＹ＋ａ线性可容许的充要条件．所给证明对齐次线性估计在齐次线性估计类中的可容许性（β０＝０）也适用．     

生长曲线模型中二次估计的非负最优性

考虑生长曲线模型Ｙ＝Ｘ１ＢＸ２＇＋ε，Ｅε＝０。设ε＝（εβ．．．εｎ）＇，ε＝（ε＇．．．εｎ＇）＇．Ｅεε＇＝Ｉ为未知协差阵，本文讨论了ｔｒ（ＣΣ）（Ｃ＜０）的一致最小方差非负二次无偏估计（简称为最优非负估计）问题，给出了一般二次估计是ｔｒ的最优非负估计的充要条件，从而得到ｔｒ的最优非负估计存在的充要条件，以及ｔｒ是ｔｒ的最优非负估计的充要条件。     

多元线性模型回归系数的压缩LS估计

本文采用压缩ＬＳ估计Ｂ（ｋ）来估计设计矩阵呈病态的多元线性模型的回归系数Ｂ。通过ｋ值的选取，可使（ｋ）＝Ｖｅｃ（（ｋ））的均方误差ＭＳＢ小于β＝Ｖ＿ｅｃ（Ｂ）的ＬＳ估计β￣＊的ＭＳＥ。证明了具有可容许性、抗干扰性和有效性，并给出了实际应用中选取ｋ值的方法。     

关于广义Stein估计的注记

对于一般的正态线性回归模型Ｙ＝Ｘβ＋ε，ε～Ｎｎ（０，σ∑）本文采用极小化均方程差的方法得到了回归系数的一种非线性有偏估计，即广义Ｓｔｅｉｎ估计，给出了它的偏差及其均方误差的渐近展开式，并且在均方误差意义下，当误差干扰充分小（σ→０）时，给出了该估计优于ＢＬＵ估计的渐近充要条件。     

GMANOVA—MANOVA模型中的两阶段抽样估计

对于ＧＭＡＮＯＶＡ－ＭＡＮＯＶＡ模型Ｙ＝Ｘ１Ｂ１Ｘ＇２＋ＺＢ２＋ε(1)Ｃｏｖ（Ｙ）＝∑　Ｉｎ．(2)本文通过两阶段抽样构造出了其均值参数矩阵Ｂ_１,Ｂ_２的一种估计Ｂ（_１Ｎ１）,Ｂ_（２Ｎ２）,使得这种估计在二次损失下,其风险小于任意预先给定的ε＞ ０,并且证明了这种估计的停时数（ｓｔｏｐ　ｎｕｍｂｅｒ）是渐近有效的（在Ｃｈｏｗ　ａｎｄ　 Ｒｏｂｂｉｎｓ　（１９６５）意义下）．     

具有独立贡献的相依回归模型

考虑相依回归（ＳＵＲ）模型ｙｉ＝Ｘｉβｉ＿ｅｉ，ｉ＝１，２，…，ｍ，Ｅｅｉ＝０，ｉ，ｊ＝１；２，…ｍ，其中ｙｉ和ｅｉ是ｎ×１维随机向量，Ｘｉ是ｎ×ｐｉ已知矩阵，βｉ是ｐｉ×１维参数向量，∑＝（σｉｊ）ｍ×ｍ＞０．文中给出了两个概念：独立贡献和简洁估计．主要结果是如下五种叙述等价：（１）ＳＵＲ模型具有独立贡献；（２）βｉ的ＢＬＵＥ是简洁估计；（３）协方差改进估计是ＢＬＵＥＺ（４）βｉ的ＢＬＵＥ具有形式其中，ｊ＝１，２，…，ｍ；（５）ＰｋＮｉＮｊ＝０，ｉ≠ｊ，ｋ，Ｉ，ｊ＝１，２，…，ｍ     

Riccati微分方程的可积条件

Ｉｎ１９９８,ＺｈａｏＬｉｎｌｏｎｇ［１］ｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ：Ｒ＝１αγＰｅ２∫（Ｑ－βＤ）ｄｘ　　　（α,β,γｉｓｃｏｎｓｔ）．（１）ＦｏｒＲｉｃｃａｔｉｅｑｕａｔｉｏｎ：ｙ′＝ｐ（ｘ）ｙ２＋Ｑ（ｘ）ｙ＋Ｒ（ｘ）　　（ＰＲ≠０）．（２）　　Ｈｅｒｅｔｈｅｎｅｗｉｎｔｅｇｒａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｓｇｉｖｅｎ：Ｌ［ｙ０］＝１αγＰｅ２∫（Ｑ＋２ｙ０ｐ－βＤ）ｄｘ．（３）Ｌ［ＡＢ＋ｙ０］＝１αγ（ＡＢ）２Ｌ［ｙ０］ｅ２∫（２ＢＡＬ［ｙ０］＋Ｑ＋２ｙ…     

相依回归系统一种协方差改进估计之协方差阵的无偏估计

考虑相依回归方程系统ｙｉ＝Ｘｉβｉ＋εｉ（ｉ＝１，２），Ｅ（εｉ）＝０，Ｃｏｖ（εｉ，εｊ）＝σｉｊＩｎ。记βｉ为βｉ的协方差改进估计＾［１］。σｉｊ未知时，记βｉ为用非限定估计σｉｊ代替βｉ中的σｉｊ得到的两步估计，并记βｉ为用限定估计σｉｊ代替βｉ中的σｉｊ得到的两步估计，这两种两步估计的协方差中含有未知参数σｉｊ代替βｉ中的σｉｊ得到的两步估计，这两种两步估计的协方差中含有未知参数σｉｊ。本