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权回归模型中最小二乘估计的相对效率 总被引：4，自引：0，他引：4
对于线性加权回归模型，本文得到了未知参数的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的四种相对效率的下界，并建立了相对效率与广义相关系数的联系。 相似文献
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线性模型参数估计的一种新的相对效率 总被引：2，自引：0，他引：2
本文对线性模型的最小二乘估计（ＬＳＥ）与最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）提出了一种新的相对效率并给出了新的相对效率的上、下界,最后还讨论了新的相对效率与已有的几种相对效率的关系。 相似文献
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刘爱义，王松挂在文[1]中提出了线性模型未知参数的最小二采估计的一种新的相对效率，本文将在奇异线性模型下，研究量小二乘估计的相对效率的下界。 相似文献
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聚集数据的Gauss-Markoff模型中参数估计的相对效率 总被引：7，自引：0，他引：7
文献［１］提出了聚集数据的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ模型中未知参数的两种估计。本文又提出了关于最小二乘估计的三种估计新的相对效率，并研究了它们的性质以及与文献［２］讨论过的另一种相对效率的关系。 相似文献
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回归系数的混合估计与最小二乘估计的两种相对效率 总被引：1，自引：0，他引：1
本文研究了线性回归模型中,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率,利用矩阵的相关性质和运算,导出了两者之间两种新的相对效率的上下界. 相似文献
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聚集数据线性模型参数的广义岭估计的相对效率 总被引：1，自引：0，他引：1
周永正 《数学的实践与认识》2009,39(23)
对于聚集数据的线性模型,给出了参数的广义岭估计的两种相对效率,并得到了两种相对效率的上界. 相似文献
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对于聚集数据的线性模型,给出了参数的聚集综合岭估计的概念,并给出了聚集综合岭估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界. 相似文献
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周永正 《数学的实践与认识》2013,43(1)
对于聚集数据的线性模型,本文给出了参数β的聚集改进Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计和相对于Peter-Karsten估计的两种相对效率,并得到了相对效率的上界. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(24)
对于聚集数据的线性模型,提出了参数的聚集改进综合岭估计的概念,并给出了聚集改进综合岭估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界. 相似文献
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对增长曲线模型中参数估计的相对效率，本文提出了一种新的定义－加权相对效率，并研究了它的性质，以及在文献「４」中的两种相对效率的关系。 相似文献
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对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集广义岭估计的概念,给出了多元聚集广义岭估计相对于最小二乘估计及最佳线性无偏估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界. 相似文献
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考虑在错误的先验假定下线性模型回归系数的Bayes估计,将其与最小二乘估计进行比较,提出了Bayes估计与LSE的一种新的相对效率e5,给出了e5的基本性质,同时导出了它的上下界． 相似文献
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聚集数据线性模型参数估计的相对效率与广义相关系数 总被引：2，自引：0，他引：2
对于聚集数据的线性模型,本文给出了Peter—Karsten估计相对于最佳线性无偏估计的一个相对效率,得到了相对效率的下界,讨论了该相对效率与广义相关系数的关系. 相似文献