协方差改进估计中的变量选择

本文探讨了如何选择协变量的问题, 提出了协变量选择的典则相关检验法, 给出了检验统计量的近似分布, 并且在经济、生物和医药等方面常见的三种误差协方差阵的假定下进行了计算机模拟, 其结果显示了协变量选择的必要性及典则相关检验法的优良性.     

线性混合模型参数的一种新估计

线性混合模型的未知参数分两类, 一类是固定效应, 一类是方差分量. 提出了固定效应和方差分量的一种新估计, 称为谱分解估计, 并证明了新估计的一些重要统计性质. 新估计的突出特点是, 固定效应的估计是具有良好统计性质的线性估计. 新方法被应用于经济、金融和 机械测量方面的两个重要模型, 所得到的估计都具有很好的统计和实用意义.     

随机变量二次型的协方差在混合效应模型中的应用

本文提出方差分量ANOVA估计的一种改进方法, 证明了对于一般的方差分量模型, 只要方差分量的ANOVA估计存在就可以通过此方法给出其改进形式, 并且在均方误差意义下优于ANOVA估计. 特别地, 对于单向分类随机效应模型, Kelly和Mathew^[1]对ANOVA估计的改进就是我们提出的改进方法的特殊形式, 这也给出了此类改进估计在均方误差意义下优于ANOVA估计的另一种合理的解释. 同时, 本文又将此思想应用到对谱分解估计的改进上. 本文应用协方差的简单性质证明了对带有一个随机效应的方差分量模型, 当随机效应的协方差阵只有一个非零特征值时, 随机效应方差分量谱分解估计在均方误差意义下总是优于ANOVA估计. 本文最后将第三节的结论推广到广义谱分解估计下, 同时给出广义谱分解估计待定系数的一个合理的取值.     

A new estimate of the parameters in linear mixed models

In linear mixed models, there are two kinds of unknown parameters: one is the fixed effect, the other is the variance component. In this paper, new estimates of these parameters, called the spectral decomposition estimates, are proposed, Some important statistical properties of the new estimates are established, in particular the linearity of the estimates of the fixed effects with many statistical optimalities. A new method is applied to two important models which are used in economics, finance, and mechanical fields. All estimates obtained have good statistical and practical meaning.     

第八届京津地区“五·四”青年概率统计学术交流会在北京工业大学举行

第八届京津地区“五·四”青年概率统计学术交流会于5月15日在北京工业大学举行,由应用数理学院主办.这次会议得到北京工业大学,中国概率统计学会,中国现场统计研究会和钟家庆基金会的大力支持,会议共收到提交评奖和交流论文共30多份,最后经过专家的认真评选,北京师范大学的邵井海,北京工业大学的吴密霞获得钟家庆优秀论文奖,中国科学研究院的李新民和北京大学的赵慧获得优秀论文奖.