多维参数线性经验Bayes估计一致收敛速度的最优性

证明出任何一个多维参数性经验Ｂａｙｅｓ估计的一致收敛速度不可能超过１，从而说明文［１］中构造的线性经验Ｂａｙｅｓ估计的一致收敛速度１是最优的。     

多元线性回归中回归系数的线性经验Bayes估计

本文构造了多元线性回归模型回归系数向量的线性经验Bayes估计,并在较一般的条件下得到了渐近最优的收敛速度。     

多元线性模型回归系数的混合估计和Bayes估计

In this paper,the mixed estimations of regression coefficient in multivariate linear model is giyen on the condition of expanding sample data and their optimalities are considered.It is shown that GLSE is equivalent to the above mentioned mixed estimations.Furthermore,Bayes estimation in multivariate normal model,which is the same as the mixed estimations,is also improved.     

部分线性模型回归系数估计的渐近分布

考虑部分线性模型Ｙ＝Ｘ‘β＋ｇ（Ｔ）＋ｅ，ｘ∈Ｄ，ｔ∈「０，１」，β为未知的参数向量，ｇ为未知函数，Ｃｈｅｎ给出此模型的一种估计如下，先用分段多项式逼近ｇ，然后用最小二乘法估计β，「１」得到估计量β的渐近正态性。因其渐近分布中含有未知参数，不能直接用于检验问题。     

关于线性模型回归系数LS估计的相合性

当误差项是不相关随机变量时[1]和[2]给出了线性模型中回归系数最小二乘估计弱相合性的充要条件。我们把这一结果推广到具有平稳随机误差项的线性模型。     

增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

其中 x、ε为 p 阶随机向量,A:p×q,q≤p 及 p×p 阶阵 G>0已知,β∈R~q 及σ~2>0是未知参数;若 Kβ可估(即 K 是满足μ(K)(?)μ(A′)的已知常数阵),C.R.Rao在二次损失函数:     

线性模型回归系数与误差方差联立经验Bayesian估计的收敛速度

本文研究了正态线性模型回归系数与误差方差联立经验Bayesian估计的收敛速度。     

一般增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

一般增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性孙六全（华中师范大学数学系，武汉４３００７０）§１引言本文考虑一般的增长曲线模型其中Ｙ，ε为ｍ×ｎ阶随机矩阵，Ａｍ×ｐ，Ｂｋ×ｎ为已知的常数矩阵，矩阵及σ２＞０是未知参数，ｍ×ｍ阶矩阵已知，ε表示ε按列拉直。...     

误差协方差阵的经验Bayes估计的收敛速度

本文利用密度的混合偏导数的核估计，构造出线性模型中误差协方差阵的逆的经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，在一定条件下，还证明了ＥＢ估计的收敛速度可任意接近于１，最后，给出了一个实例。     

多元线性模型中随机回归系数和参数的线性估计的泛容许性

本文对于一般的随机效应多元线性模型，给出了随机回归系数和参数的线性可估函数的泛容许性估计的定义，并得到了随机回归系数和参数的线性可估函数的齐线性估计在齐线性估计类中泛容许性的特征。     

错误指定多元线性回归模型的Bayes估计

本文在错误指定下给出了多元线性模型的最优线性 Bayes估计 ,在矩阵损失下讨论了其相对于最小二乘法估计的优良性 ,且获得 Bayes估计的容许性和极小极大性     

一类纵向数据半参数模型估计的收敛速度

本文研究了一类纵向数据半参数模型参数和回归函数的估计问题.利用最小二乘法和一般的非参数权函数方法,获得了参数估计量的强收敛速度和回归函数估计量的一致收敛速度,推广了文献[4]的相应结果.     

THE ASYMPTOTICALLY OPTIMAL EMPIRICAL BAYES ESTIMATION IN MULTIPLE LINEAR REGRESSION MODEL

ＴＨＥＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＡＬＬＹＯＰＴＩＭＡＬＥＭＰＩＲＩＣＡＬＢＡＹＥＳＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＩＮＭＵＬＴＩＰＬＥＬＩＮＥＡＲＲＥＧＲＥＳＳＩＯＮＭＯＤＥＬ￥ＺＨＡＮＧＳＨＵＮＰＵ；ＷＥＩＬＡＩＳＨＥＮＧ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉ...     

分数布朗运动模型中贝叶斯估计的渐近正态性

本文研究了由分数布朗运动驱动的线性随机微分方程中贝叶斯估计的渐近趋势．利用分数布朗运动的随机积分理论和Girsanov公式,得到了在平方损失函数下贝叶斯估计的渐近正态性．     

刻度指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度

本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes（EB）估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度,其中1/2≤λ<1,s≥3是一给定的整数.最后,给出了刻度指数族EB估计的两个应用.     

伽玛分布族参数的经验Bayes双边检验的收敛速度:NA样本情形

本文研究了NA样本情形下,伽玛分布族形状参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验Bayes检验函数,并在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近取优(a.o.)性,获得了其收敛速度.     

随机删失下伽玛分布族参数的经验Bayes双边检验

利用经验贝叶斯方法研究了伽玛分布参数的双边检验问题,构造了一个在历史样本被随机右删失的条件下参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优性,并获得了它的收敛速度可任意接近O(n~(-1/2)).     

回归系数的混合估计与最小二乘估计的两种相对效率

本文研究了线性回归模型中,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率,利用矩阵的相关性质和运算,导出了两者之间两种新的相对效率的上下界.