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1.
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   
2.
对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集综合岭估计的概念,给出了多元聚集综合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.应用Monte Carlo模拟,验证了有关结论是合理的.  相似文献   
3.
对于聚集数据的线性模型,提出了广义聚集双参数估计的概念,给出了广义聚集双参数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   
4.
讨论在聚集数据情形下,具有附加信息的线性回归模型的参数估计,提出了回归系数的聚集混合估计,研究了该估计相对于Peter—Karsten估计和相对于最小二乘估计的相对效率,得到了相对效率的上、下界.  相似文献   
5.
本文给出一种双扰动随机化回答模型.理论上扰动变量的引入会降低随机化调查的效率,本文使用两个设计参数设计了一种合理的双扰动变量随机化问答技术,在不降低装置对个体保护度的情况下,得出的结论表明,使用两个扰动变量可以提高调查装置的效率.通过数值模拟验证了本文模型的效率优于Bar-Lev,Bobovitch和Boukai 2004年单扰动回答模型的效率.  相似文献   
6.
定义了一般线性模型参数的最小二乘估计(LS估计)与BLU估计的一种新的相对效率,给出了当设计矩阵满秩,协方差阵非负定时这种相对效率的下界,最后讨论了其与广义相关系数(zρ3)之间的关系.  相似文献   
7.
基于改进DEA模型的科技投入产出有效性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
合理地评价各地区的科技投入产出,对于资源的合理利用,提高资金的使用效率具有十分重要的现实意义.采用一种改进的DEA模型(简称M DEA),对2000—2002年间我国各地区的科技投入产出相对效率进行了充分评价和排序.并将三年的数据放在一起组成一个新的参考集,用同样的M DEA模型进行评估,得出各地区三年科技投入产出相对效率的变化情况.  相似文献   
8.
错误先验假定下Bayes线性无偏估计的稳健性   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文基于错误的先验假定获得了一般线性模型下可估函数的Bayes线性无偏估计(BLUE), 证明了在均方误差矩阵(MSEM)准则和后验Pitman Closeness (PPC)准则下BLUE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性, 并导出了它们的相对效率的界, 从而获得BLUE的稳健性.  相似文献   
9.
本文给出了与文献中[1]相一致的谱范数类和欧氏范数类Kantorovich不等式的结果, 从而很好解决了范数类Kantorovich不等式上界问题, 本文同时给出了商迹类Kantorovich不等式的另一种形式  相似文献   
10.
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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