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| Gauss-Markov条件下最小二乘估计的强相合性 | |
| 引用本文： | 陈希孺,金明仲.Gauss-Markov条件下最小二乘估计的强相合性[J].中国科学A辑,1995,38(9):911-919. |
| 作者姓名： | 陈希孺 金明仲 |
| 作者单位： | 1 中国科学技术大学研究生院 北京 100039 2 贵州民族学院 贵阳 550004 |
| 摘 要： | 设Y_i=x＇iβ+ei,1≤i≤n为线性模型,βn=(βn1,…,βnp)＇为β=(β1,…,βp)＇的最小二乘估计,以u_n记(sum from i=1 to n(xix＇i))的(1,1)元,vn=un-1.证明了在Eei=O且{ei}满足Gauss-Markov条件时,vi→∞及sum from i=2 to ∞(vi-2(vi-vi-1)log~2i<∞)为βn1强相合的充分条件,且对任何εn→0,vi→∞及sum from i=2 to ∞(εivi-2(vi-vi-1)log2i<∞)已不再充分.提出了βn1强相合的一个充要条件,它把βn1强相合归结为正交随机变量级数的收敛问题. |
| 关 键 词： | 线性模型 最小二乘估计 强相合性 Gauss-Markov条件 |
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