线性模型中F-检验的稳健性

本文讨论了一般线性模型中关于均值参数β的线性假设基于广义最小二乘估计的F-检验统计量的稳健性问题.主要研究了当误差的协方差矩阵含有参数时,设计阵可以列降秩情况下的F-检验统计量的稳健性,得到了F(V(θ))为该假设下F-检验统计量的误差协方差矩阵的最大类.并讨论了分块线性模型中,关于分块参数的线性假设的F-检验统计量的稳健性.     

最小范数二次无偏估计与最小方差二次无偏估计的关系

本文给出了当V0 ≥ 0时 ,c′σ2 在混合模型M =( y ,Xβ ,Uξ,σ20 V0 )下的最小范数二次无偏估计的表达式及其证明 ;得到了当 y服从正态分布时 ,c′σ2 的最小范数二次无偏估计与其最小方差二次无偏估计之间的关系。     

H~2×R中给定平均曲率曲面的Weierstrass表示

定义了H~2×R中曲面的法高斯映照,给出了给定平均曲率曲面的Weierstrass表示,证明了法高斯映照满足一个二阶偏微分方程,并且该方程是所得到的Weierstrass表示的完全可积条件.     

Gauss-Markov估计关于误差分布的稳健性

对于一般线性模型y=Xβ+ε,本文讨论了在广义均方误差准则及均方误差矩阵准则下,未知参数β的可估函数Xβ的Gauss-Markov估计关于误差分布的稳健性,分别给出了误差项ε的最大分布类,使得误差项ε的分布在此范围内变动时,Gauss-Markov估计在相应准则下是最优估计.     

AN ESTIMATE FOR THE MEAN CURVATURE OF SUBMANIFOLDS CONTAINED IN A HOROBALL

We obtain the Omori-Yau maximum principle on complete properly immersed submanifolds with the mean curvature satisfying certain condition in complete Riemannian manifolds whose radial sectional curvature satisfies some decay condition, which generalizes our previous results in [17]. Using this generalized maximum principle, we give an estimate on the mean curvature of properly immersed submanifolds in H^n × R^e with the image under the projection on H^n contained in a horoball and the corresponding situation in hyperbolic space. We also give other applications of the generalized maximum principle.     

H~2×R中给定平均曲率曲面的Weierstrass表示

定义了H~2×R中曲面的法高斯映照,给出了给定平均曲率曲面的Weierstrass表示,证明了法高斯映照满足一个二阶偏微分方程,并且该方程是所得到的Weierstrass表示的完全可积条件.