二次损失下增长曲线模型回归系数线性估计可容许性特征

该文讨论了增长曲线模型回归系数线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性．在较特殊的增长曲线模型下，证明了这六种容许性在特殊的估计类中是一致的，且得到了其共同容许估计的充要条件．但在线性估计类中它们不是一致的，可分为两类，并分别得到了其可容许估计的充要条件．     

在熵损失函数下定数截尾情形的参数估计——指数分布情形

本文研究了在熵损失函数下，定数截尾时指数分布的参数估计，得出在熵损失函数下的最小风险同变（ＭＲＥ）估计的精确形式．证明了（ｃＴ＋ｄ）~(－１)形式的一类估计的可容许性和不可容许性．     

回归系数的综合岭估计

本文提出了回归系数的一种新的有偏估计－－综合岭估计，讨论了综合岭估计的优良性，可容许怀等性质，给出了其迭代和极小均方程误差的无偏估计解，在综合估计下，岭估计和根方估计作为其特例，从而统一了岭估计和根方估计理论。     

多元线性模型中回归系数的线性可容许估计

基于Zellner的平衡损失的思想,本文提出了矩阵形式的平衡损失函数,并在该损失函数下讨论了多元回归系数线性估计的可容许性.给出了六种不同形式的可容许定义,证明了这六种容许性在齐次和非齐次线性估计类中是一致的,且得到了其共同的可容许估计的充要条件.     

增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性，给出了常见的三种形式不同的可容许性定义．我们在较特殊的齐次（或非齐次）线性估计类中，证明了这三种容许性的一致性，并且得到了其共同的可容许估计的充要条件．     

多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

本文讨论了多元线性模型中共同均值参数的估计问题，针对矩阵损失函数，给出了五种不同形式的优良性准则，证明了在齐次和非齐次性估计中分别是一致的，并且得到了在相应的估计类中均值参数矩阵的线性可估函数的线性估计的可容许性特征。     

熵损失函数下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计

在熵损失函数下,讨论了两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计和可容许估计.并讨论了一类(cT+d)~(-1)形式估计的可容许性和不可容许性.     

岭型主成分估计的几条最优性质

本文计论岭型主成分估计的最优性质。证明了在岭型降维估计类中,它的方差有ｎ种最小性,同时证明了在正交不变范数下了具有最小性。     

不等式约束下线性模型中线性估计的可容许性

研究了线性模型在不等式约束条件下齐次和非齐次线性估计的可容许性,刻画了两者之间的关系,得到了不等式约束条件下非齐次线性估计可容许性的充要条件．     

线性回归模型Liu估计的新研究

考虑线性回归模型Y=Xβ+ε,E()ε=0,Cov()ε=2σI(1),当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计^β=(X′X)-1X′Y的性质变坏,为此给出了有偏估计^(βK,d)=(X′X+K)-1(X′Y+d^β),其中K为对角矩阵,K=diag(k1,…kp),ki≥0,d>0为参数,讨论了这种有偏估计与广义岭估计、Liu估计的比较,并证明了其可容许性估计.     

误差方差的非齐次估计的可容许的充要条件

研究误差方差的非齐次二次估计的可容许性．在平方损失下,给出了一个非齐次二次估计在非齐次二次估计类中是误差方差的容许估计的充要条件．     

A Necessary and Sufficient Condition for Admissibility of Nonnegative Quadratic Estimator

ＡＮｅｃｅｓｓａｒｙａｎｄＳｕｆｆｉｃｉｅｎｔＣｏｎｄｉｔｉｏｎｆｏｒＡｄｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆＮｏｎｎｅｇａｔｉｖｅＱｕａｄｒａｔｉｃＥｓｔｉｍａｔｏｒＬｕＣｈａｎｇｙｕ（鹿长余）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，Ｎｏｒｔｈｅａ...     

带有不完全椭球约束的线性模型中线性估计的可容许性

本文刻划了线性模型（Ｙ，Ｘβ，σ２Ｖ，Ｖ≥０）在不完全椭球约束：（β－β０）’Ｎ（β－ β Ｐ０）≤σ２，Ｎ ≥ ０下的线性估计的可容许性．本文的结果显示了一个有趣的现象，即一个线性估计在全体线性估计所组成的类中的可容许性与椭球的中心β０无关，而在全体齐次线性估计所组成的类中的可容许性与β０有关．     

Admissibility and minimaxity of generalized Bayes estimators for spherically symmetric family

We give a sufficient condition for admissibility of generalized Bayes estimators of the location vector of spherically symmetric distribution under squared error loss. Compared to the known results for the multivariate normal case, our sufficient condition is very tight and is close to being a necessary condition. In particular, we establish the admissibility of generalized Bayes estimators with respect to the harmonic prior and priors with slightly heavier tail than the harmonic prior. We use the theory of regularly varying functions to construct a sequence of smooth proper priors approaching an improper prior fast enough for establishing the admissibility. We also discuss conditions of minimaxity of the generalized Bayes estimator with respect to the harmonic prior.     

向量损失函数下线性模型中参数估计的容许性

本文讨论了向量损失函数下参数估计的可容许与在常用损失函数下可容许之间的关系 ,并研究了在一元线性模型、多元线性模型中参数估计在特定估计类及一切估计类中的可容许性 ,给出了估计可容许的一些充要条件和充分条件 .     

椭球约束下误差方差非负二次估计的可容许性

本文给出了线性模型中椭球约束下，误差方差非负二次估计可容许的一个必要条件，并且，对于线性模型中设计阵X＝1nj=(1,1,…，1）′的特殊情形，本文给出了一个充要条件。     

离散参数空间平方损失下的可容许估计

50年代以来,许多统计工作者对单参数指数分布族中参数的可容许性(平方损失下)作了较多讨论,给出了一些线性和非线性(主要的是有理函数)的可容许估计.这些内容可参看文献[1—8].文献[9—11]分别在前面的基础上给出了在平方损失下关于 L 测度几乎可容许估计的一般性定理.这些文献所讨论的参数空间是实数空间上有限或无限的连续区间.本文将讨论离散参数空间(?)={θ_k:θ_k∈R~1,k=1,2,…}.第二节对离散参数空间在平方损失函数 L(g(θ),d)=λ(θ)(d-g(θ))~2下,给出参数函数 g(θ)的估计是可容许的充分条件,第三节以二项分布与爱尔兰分布为例说明了该定理的应用.     

错误指定多元线性回归模型的Bayes估计

本文在错误指定下给出了多元线性模型的最优线性 Bayes估计 ,在矩阵损失下讨论了其相对于最小二乘法估计的优良性 ,且获得 Bayes估计的容许性和极小极大性     

增长曲线模型中回归系数的广义根方估计

本文对增长曲线模型中的回归系数B提出了一种新的估计形式－广义根方估计的B（K），其中K＝diag(k1,k2,…，kp）并证明了通过广义根方偏参数ki(i=1,2,…，p）的适当选取可使得该估计在均方误差矩阵的意义下优于已有的LS估计和根方估计，及广义根方估计是可容许估计，本文还给出了选取广义根方偏参数的两种方法，算法及一个应用实例。