多元随机效应模型中线性预测的泛容许性

研究了一般随机效应多元线性模型中未来观察值的线性预测的泛容许性,引入了线性可预测变量的泛容许预测的概念,并得到了齐次线性预测(非齐次线性预测)在齐次线性预测类(非齐次线性预测类)中是泛容许预测的充要条件．     

矩阵损失下一般Gauss-Markov模型线性预测的可容许性

本文研究了一般Gauss-Markov模型中线性可预测变量的线性预测的可容许性.在给出线性预测可容许性定义的基础上,通过构造一个特殊的常量矩阵D0,分别得到了齐次和非齐次线性预测类中可容许的充要条件.     

不等式约束下线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了带有不等式约束的多指标线性模型中线性估计的可容许性.利用矩阵论的相关知识,在矩阵损失下得到了齐次线性估计在齐次线性估计类中是可容许的充要条件,以及非齐次线性估计在非齐次线性估计类中是可容许的若干条件,推广了不等式约束下可容许性的相关结果.     

矩阵损失函数下回归系数矩阵的非齐次线性估计的可容许性

在二次矩阵损失函数下研究了协方差矩阵未知的多元线性模型中回归系数矩阵的可估线性函数的矩阵非齐次线性估计的可容许性,给出了矩阵非齐次线性估计在线性估计类中可容许的一个充要条件.     

共同均值矩阵的线性估计的泛容许性

本文给出了多元线性模型中共同均值矩阵可估函数的线性估计的泛容许性定义,并得到了共同均值矩阵可估函数的线性估计分别在齐次和非齐次线性估计类中的泛容许性特征。     

带不等式约束的线性模型中非齐次线性预测的可容许性

本文针对带不等式约束的线性模型,在矩阵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非齐次线性预测Lys α是可容许线性预测的充要条件.     

平衡损失下不等式约束回归系数的线性容许估计

对回归系数在不等式约束和平衡损失下讨论了其线性估计的可容许性,给出了齐次和非齐次线性估计类中可容许估计的充要条件.     

平衡损失下有限总体回归系数的线性可容许预测

本文研究了平衡损失函数下正态总体和非正态总体中有限回归系数的可容许预测.利用统计决策理论,获得了非正态总体中齐次线性预测为可容许预测的充分必要条件和在正态总体中齐次线性预测在一切预测类中可容许性的充要条件,推广了二次损失下的若干相关结果.     

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．     

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.     

Admissible Linear Estimation in Linear Models

ＡｄｍｉｓｓｉｂｌｅＬｉｎｅａｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎＬｉｎｅａｒＭｏｄｅｌｓＬｕＣｈａｎｇｙｕ（鹿长余）ａｎｄＺｈｕＸｉａｎｈａｉ（朱显海）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈ...     

线性变换下的模糊线性关系

在[1],[2],[3]基础上给出了某些线性变换下模糊线性无关向量组及模糊基的变换规律,指出任意模糊线性无关组都可扩充为模糊基,同时也给出了将模糊线性无关性组扩弃为模糊基的方法,。     

Linear Arboricity and Linear k-Arboricity of Regular Graphs

 We find upper bounds on the linear k-arboricity of d-regular graphs using a probabilistic argument. For small k these bounds are new. For large k they blend into the known upper bounds on the linear arboricity of regular graphs. Received: December 21, 1998 Final version received: July 26, 1999     

Linear Optimal Control Problems and Generalized Linear Programs

Linear optimal control problems with state inequality constraints is an important class of large systems. This paper shows that a generalized programming formulation of these problems does not result in a decomposition over time or a maximum principle as it does for problems without the state constraints. A semi-finite generalized programming formulation, however, can be used to formally produce the maximum principle, i.e. the necessary optimality conditions, for problems under consideration.     

线性规划在回归分析中的应用

线性回归中,针对最小二乘法的两个替代准则一绝对离差和最小准则以及最大绝对离差最小准则,利用线性规划技术建立回归预测模型。实用分析表明,线性规划模型具有较好的预测效果,有郊地消除了统计数据中异常值对回归方程的影响。     

线性矩阵方程与线性矩阵方程组

研究了线性矩阵方程(组)的解的结构理论和求解方法.     

Linear groups

This survey article covers papers abstracted inReferativnyi Zhurnal Matematika during the period 1978–1982 and is a continuation of the surveys Linear groups published in 1967, 1971, and 1977 in the seriesAlgebra, Topology, Geometry (Itogi Nauki i Tekhniki). The main things under consideration are linear groups over rings and the structure of infinite linear groups. Some very recent results are also mentioned.Translated from Itogi Nauki i Tekhniki, Seriya Algebra, Topologiya, Geometriya, Vol. 21, pp. 135–182, 1983.     

Linear ultrafilters

Let X be a k-vector space, and U a maximal proper filter of subspaces of X. Then the ring of endomorphisms of X that are “continuous” with respect to U modulo the ideal of those that are “trivial” with respect to U forms a division ring E(U). (These division rings can also be described as the endomorphism rings of the simple left End(X)-modules.) We study this and the dual construction, based on maximal cofiIters of subspaces of X, in particular, the relation between the constructed division rings and the original field or division ring k. We end by examining a more general construction in which X is a module over a general ring, given with both a filter and a cofilter of submodules.     

Linear Optimization

Journal of the Operational Research Society -