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1.
二次损失下一般Gauss-Markov模型中可估函数的线性Minimax估计 总被引:4,自引:0,他引:4
设Y是具有均值Xβ和协方差阵σ~2V的n维随机向量,Sβ是线性可估函数,这里X,S和V≥0是已知矩阵,β∈R~p和σ~2>0是未知参数。本文在二次损失下研究了线性估计的Minimax性。在适当的假设下,得到了Sβ的唯一线性Minimax估计(有关唯一性在几乎处处意义下理解) 相似文献
2.
矩阵损失下一般Gauss-Markov模型中回归系数的线性MINIMAX估计 总被引:10,自引:0,他引:10
设Y是具有均值Xβ和协方差阵σ2V的n维随机向量,Sβ是线性可估函数,这里X,S和V0是已知矩阵,β∈Rp和σ2>0是未知参数.本文在矩阵损失下研究了线性估计的Minimax性.在适当的假设下,得到了Sβ的唯一线性Minimax估计(有关唯一性在几乎处处意义下理解). 相似文献
3.
矩阵损失下随机回归系数和参数的线性Minimax估计 总被引:2,自引:0,他引:2
对于一般的随机效应线性模型Y=Xβ+ε,这里β和ε分别是p维和n维的随机向量,且E(βε)=(Aa0),Cov(βε)=σ2(V10
0V2),(Vi≥0,i=1,2)我们定义了Sα+Qβ的线性Minimax估计,在一定条件下得到了Sα+Qβ在线性估计类中的Minimax估计,并在几乎处处意义下证明了它的唯一性. 相似文献
4.
一般Gauss-Markov模型中可估函数的线性Minimax估计 总被引:5,自引:0,他引:5
设Y是具有均值Xβ和协方差阵σ2V的n维随机向量,Sβ是线性可估函数,这里X,S和V≥0是已知矩阵,β∈Rp和σ2>0是未知参数.本文分别在给定的矩阵损失和二次损失下研究了线性估计的Minimax性.在适当的假设下,得到了Sβ的唯一线性Minimax估计(有关唯一性在几乎处处意义下理解). 相似文献
5.
6.
二次损失下回归系数的线性Minimax估计 总被引:9,自引:0,他引:9
徐兴忠 《数学年刊A辑(中文版)》1993,(5)
设有线性模型 EY=Xβ CovY=σ~2V, 这里X: _(nxp),和V: _(nxn)>0已知矩阵,β∈R~P和σ~2>0都是参数。本文估计Sβ,选取损失函数 L(d,Sβ)=((d-Sβ)′(d-Sβ))/(σ~2+β′X′V~(-1)Xβ), 其中Sβ是可估的,并给出了在线性估计类中唯一的一个线性minimax估计。 相似文献
7.
正态总体中线性可预测变量的Minimax预测 总被引:1,自引:0,他引:1
在二次损失下研究了任意秩有限总体中线性可预测变量Ay的线性预测在一切预测类中的Minimax性.对于一般随机效应线性模型y=Xβ ε,(ε^β)-N(0^Ba),σ(W′^U V^W)),这里X,B,U,V和W是已知矩阵,a∈R^k和σ^2>0是未知参数,文中得到了Ay的惟一Minimax预测。 相似文献
8.
二次损失下回归系数的线性Minimax估计 总被引:4,自引:0,他引:4
徐兴忠 《数学年刊B辑(英文版)》1993,(5)
设有线性模型EY=Xβ,CovY=σ~2V,这里X和 V_(:nxn)>0已知矩阵,β∈R~p 和σ~2>0都是参数.本文估计 Sβ,选取损失函数L(d,Sβ)=其中 Sβ是可估的,并给出了在线性估计类中唯一的一个线性 minimax 估计. 相似文献
9.
矩阵损失下回归系数的线性MINIMAX估计 总被引:14,自引:0,他引:14
这里 Y∶n×1为随机向量,X∶n×p,V∶n×n>0已知,β∈R~p,σ~2>0为未知参数,我们要估计β的可估函数 Sβ,S∶k×p 是常数矩阵,且存在 D,使 S=DX.吴启光采用矩阵损失(d-Sβ)(d-Sβ)′,考虑一个线性(齐次的或非齐次的)估计在线性(齐次的或非齐次的)估计类中的可容许性.本文对矩阵损失作了修改,考虑一个线性(齐次的或非齐次的)估计在线性(齐次的或非齐次的)估计类中的 Minimax 性.设 相似文献
10.
矩阵损失下多元统计中期望向量的线性Minimax估计 总被引:3,自引:0,他引:3
设yi,y2,…,yn,i.i.d,Ey1=β,Cov(y1)=∑,这里ε∈RP和∑>0未知,我们估计β,估计类为L={Liyi:Li为p阶常数方阵,i=1,2,…,n},损失函数为其中V1,V2>0已知,我们研究β的一个线性估计在L中的Minimax性.主要结果是1.当V2=kV1,k>0时,β的唯一的Ⅰ-型线性Minimax估计为Y/(1+),其中Y==2.当V2=kV1对所有k>0不成立,但V1V2=V2V1时,β的Ⅰ-型线性Minimax估计不存在.3.当V1V2=V2V1时,β的Ⅱ-型线性Minimax估计为,这个估计在V1,V2满足条件V1V2=V2V1下变化时,构成了集合{AY:A对称,A的特征根均在(0,1)中}.4.对于一般的V1,V2;Y仍是β的Ⅱ-型线性Minimnax估计,这个估计在V1,V2任意变化时,构成了集会{AY:A的特征根是实的,特征根全在(0,1)中,且A只具有线性初等因子}. 相似文献
11.
谢长春 《高校应用数学学报(A辑)》1994,(4)
在一般Gauss-Markoff模型{Y,Xβ,V}下,设F是一个适当阶矩阵,C为任意适当维向量,本文找到了AY是C'β的最小偏倚估计的充分必要条件及AY是C'β的最佳线性最小偏倚估计的充要条件.在以概率1意义下,证明了对于所有适当维向量C,C'β的最佳线性最小偏倚估计能被表示成FY的线性函数的充要条件,且在此条件下,线性变换保最佳线性最小偏倚估计. 相似文献
12.
本文针对带线性等式约束的线性模型 ,在二次损失下研究了线性预测的可容许性 ,得到了条件线性可预测变量的线性预测 Lys(Lys+ a)是可容许线性预测的充要条件。 相似文献
13.
15.
1.引言1963年,Dahlquist以一类线性问题为模型提出了A-稳定性概念,此后有关如何判断方法是否A-稳定或确定其稳定域的研究十分活跃,袁兆鼎等~[1]中对此有详细的讨论.Burrage与Butcher[2]以一类非线性问题为模型,就一般线性方法引入了代数稳定性概念.Butcher[4]探讨了代数稳定性与A-稳定性间的内在联系.为确保代数稳定性蕴涵A-稳定性,Butcher[5]进一步要求代数稳定性定义中涉及的矩阵G是正定的。然而这样一来,正如李寿佛[6]中指出的那样,许多AN稳定且按[4… 相似文献
16.
我们讨论具有白噪声的线性系统(?) (1)的线性滤波问题,其中 {w(t)} 均值为零,方差为 I 的 Gauss 白噪声.系统(1)的模型噪声与量测噪声独立,即 (?) D~τ=0.并设 R=DD~τ>0.系统初值 x~0,z~0与噪声 w(t)相互独立.μ为大于零的小参数. 相似文献
17.
18.
19.
本文利用频率条件是线性调节器最佳反馈阵的充要必要条件,讨论了线性调节的特征结构问题,进一步还给出一种求最佳反馈阵的方法。 相似文献
20.
Let B(X) be the Banach algebra of all bounded linear operators on a complex Banach space X. Let k ≥ 2 be an integer and φ a weakly continuous linear surjective map from B(X) into itself. It is shown that φ is k-potent preserving if and only if it is k-th-power preserving, and in turn, if and only if it is either an automorphism or an antiautomorphism on B(X) multiplied by a complex number λ satisfying λk-1= 1. Let A be a von Neumann algebra and B be a Banach algebra, it is also shown that a bounded surjective linear map from A onto B is k-potent preserving if and only if it is a Jordan homomorphism multiplied by an invertible element with (k - l)-th power I. 相似文献