矩阵损失下一类相依回归模型中的线性容许估计和Minimax估计

本文研究设计矩人有相同值域的相依回归模型,在矩阵损失下我们给出了回归系数的线性估计是线性容许的充要条件,它们推广了已有的结果,我们也在矩阵上给出了某个回归模型的回归系数的唯一的Ｍｉｎｉｍａｘ估计,它说明此时其它模型的信息不起作用     

增长曲线模型中系数矩阵的线性容许Minimax估计

对于生长曲线模型Y＝X_1B_1X_2＋ε，Cov（ε）＝σV，本文分别在某种齐次线性估计类L0和非齐次线性估计类L_1中找到了系数矩阵的线性可估函数KBL的容许Minimax估计，并且证明了这种估计是唯一的．     

多元线性模型中均值矩阵的函数的所有可容许线性估计

对于多元正态线性模型Ｙｎ×ｍ￣Ｎ（Ｘ－，Σ×Ｖ），Ｖ≥０和Σ≥０已知，在三种不同的可容许性意义下，该文分别得到了ＳＸ－的线性估计ＬＹ＋Ｄ在一切估计类中可容许的充要条件。     

矩阵损失下多元回归系数线性估计的Minimax可容许性的特征

本文在矩阵损失厂给出了多元回归系数线性估计在线性估计类中是Ｍｉｎｉｍａｘ可容许估计的充要条件．     

矩阵损失下多元统计中期望向量的线性Minimax估计

设yi，y2，…，yn，i．i．d，Ey1＝β，Cov（y1）＝∑，这里ε∈RP和∑＞0未知，我们估计β，估计类为L＝｛Liyi：Li为p阶常数方阵，i＝1，2，…，n｝，损失函数为其中V1，V2＞0已知，我们研究β的一个线性估计在L中的Minimax性．主要结果是1．当V2＝kV1，k＞0时，β的唯一的Ⅰ-型线性Minimax估计为Y／（1＋），其中Y＝＝2．当V2＝kV1对所有k＞0不成立，但V1V2＝V2V1时，β的Ⅰ-型线性Minimax估计不存在．3．当V1V2＝V2V1时，β的Ⅱ-型线性Minimax估计为，这个估计在V1，V2满足条件V1V2＝V2V1下变化时，构成了集合｛AY：A对称，A的特征根均在（0，1）中｝．4．对于一般的V1，V2；Y仍是β的Ⅱ-型线性Minimnax估计，这个估计在V1，V2任意变化时，构成了集会｛AY:A的特征根是实的，特征根全在（0，1）中，且A只具有线性初等因子｝．     

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。     

矩阵损失下带约束的回归系数非齐次线性估计的Minimax可容许性的特征

本文在矩阵损失下给出了带约束的回归系数线性估计在非齐次线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。     

一般正态线性模型中可估函数的线性Minimax估计

对于一般正态线性模型y～N(Xβ,σ2V),这里X和V≥0是已知矩阵,β∈Rp和σ2＞0是未知参数,在二次损失下我们研究了可估函数DXβ的线性估计在一切估计类中的Minimax性,得到了DXβ的唯一线性Minimax估计(有关唯一性在几乎处处意义下理解).     

矩阵损失下生长曲线模型中回归系数线性函数的MINIMAX可容许估计

本文在矩阵损失下给出了生长曲线模型中回归系数线性估计在某种线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件     

矩阵损失下一般Gauss-Markov模型中回归系数的线性MINIMAX估计

设Y是具有均值Xβ和协方差阵σ2V的n维随机向量，Sβ是线性可估函数，这里X，S和V0是已知矩阵，β∈Rp和σ2＞0是未知参数．本文在矩阵损失下研究了线性估计的Minimax性．在适当的假设下，得到了Sβ的唯一线性Minimax估计（有关唯一性在几乎处处意义下理解）．     

On Linear Programming Duality and Necessary and Sufficient Conditions in Minimax Theory

In this paper we discuss necessary and sufficient conditions for different minimax results to hold using only linear programming duality and the finite intersection property for compact sets. It turns out that these necessary and sufficient conditions have a clear interpretation within zero-sum game theory. We apply these results to derive necessary and sufficient conditions for strong duality for a general class of optimization problems. The authors like to thank the comments of the anonymous referees for their remarks, which greatly improved the presentation of this paper.     

一般Gauss-Markov模型中可估函数的线性Minimax估计

设Y是具有均值Xβ和协方差阵σ2V的n维随机向量,Sβ是线性可估函数,这里X,S和V≥0是已知矩阵,β∈Rp和σ2＞0是未知参数.本文分别在给定的矩阵损失和二次损失下研究了线性估计的Minimax性.在适当的假设下,得到了Sβ的唯一线性Minimax估计(有关唯一性在几乎处处意义下理解).     

正态线性模型中随机回归系数和参数的Minimax估计

该文在一般正态随机效应线性模型中研究了随机回归系数和参数的估计问题. 在二次损失下，得到了线性可估函数在一切估计类中的唯一Minimax估计.     

平衡损失下回归系数的线性Minimax估计

在平衡损失函数下,主要研究回归系数的线性Minimax估计问题.通过分析平衡损失风险的极大极小性,得到了线性优化计类中回归函数的Minimax估计.在适当的假设下,证明了其唯一性.     

带有线性约束的增长曲线模型中均值参数的线性估计的泛可容许性

对于约束参数的增长曲线模型,本文从线性估计类中找出了泛可容许估计类,并得到了泛可容许估计与线性约束之间的一种刻划,这些结果断定,约束情况不明的时候,使用带线性约束的最小二乘估计比通常的最小二乘估计更保险。     

增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

该文讨论增长曲线模型中回归系数线性估计的可容许性, 在矩阵损失(d(Y)-KBL)(d(Y)-KBL)' 下, 分别给出了回归系数的齐次与非齐次线性估计是可容许的充要条件, 推广了以往文献的相关结论.     

矩阵损失下有限总体中的局部线性Minimax预测

该文在矩阵损失下研究线性预测函数的局部极大极小性．在适当的假设下,得到了任意秩有限总体中的可预测变量的唯一的局部线性Ｍｉｎｉｍａｘ预测．（有关唯一性在几乎处处意义下理解）．     

MANOVA模型中均值参数的极大极小估计和可容许估计

设Y_(n×m)服从矩阵正态分布N(XΘ, σ^2Σ×V),X_(n×k)是一个列满秩的矩阵,n ≥k≥3,σ^2是未知的,σ^(-2)S_p服从自由度为p的χ^2分布。当f(t)是单调非降 可微的函数, 且0≤f(t)≤2(k-2)/m(p+2)时,其列向量为Δ_i(Y)=[I_k- f(V′_iY′(X′Σ^(-1)X)^(-2)YV_iS_p_(-1)S_p (X′Σ^(-1)X)^(-1)/V′_iY′(X′Σ^(-1)X)^(-2)YV_i](X′Σ^(-1)X)^(-1)X′Σ^(-1)Y_i的估计Δ(Y)在风险函数R_1或R_2下是能够改善Θ的极大似然估计(X′Σ^(-1)X)^(-1)X′Σ^(-1)Y.同时得到了Θ和CXΘ的线性可容许估计类.      

NSD误差下线性模型LAD估计的线性表示

考虑了NSD误差下的线性模型并建立回归参数LAD估计的线性表示.这些结果将独立误差的情形推广和改进到NSD误差的情形.作为一个应用,获得了LAD估计量的收敛率.