二次损失下一般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σ~2V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∈R~p和σ~2>0是未知参数。本文在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)     

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).     

正态线性模型中可估函数的Minimax估计

对于正态线性模型Ｙ～Ｎ（Ｘβ,б2Ｖ）,在二次损失Ｌ（б,ＤＸβ）＝下,本文利用可容许性理论,证明了可估函数ＤＸβ的一个线性估计在一切估计类中是ＤＸβ的唯一Ｍｉｎｉｍａｘ估计。     

二次损失下增长曲线模型参数阵的线性Minimax可容许估计

本文在二次损失函数下,给出了增长曲线模型参数阵的线性估计在给定的线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件.     

二次损失下Guass-Markov非线性模型系数的Minimax随机优化模型

本文借用线性模型系数的Minimax估计方法,在二次损失函数下运用随机优化理论对Gua.ss-Markov非线性模型的系数进行了研究,建立了非线性模型系数Minimax估计的随机优化模型.     

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).     

二次损失下随机回归系数和参数的线性Minimax估计

对带有随机效应的一般线性模型,本文提出了随机回归系数和参数线性组合的Minimax估计问题.在二次损失下,研究了线性估计的极小极大性.关于适当的假设,得到了可估函数的唯一线性Minimax估计.     

二次损失下随机回归系数和参数的线性Minimax估计

对带有随机效应的一般线性模型,本文提出了随机回归系数和参数线性组合的Minimax估计问题. 在二次损失下,研究了线性估计的极小极大性.关于适当的假设,得到了可估函数的唯一线性Mjnimax 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.     

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     

方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

考虑方差分量(混合线性)模型y=Xβ+U1ξ1+U2ξ2+…+Ukξk,这里Xn×p,Ui,n×ti为已知设计矩阵,βp×1是固定效应,iξ是ti×1随机效应向量,满足E(iξ)=0,cov(iξ)=σ2iIti,iξ都不相关.往往Uk=In,ξk=ek,即最后一项为随机误差,热β∈RP和i2σ>0(i=1,2,…,k)为未知参数.我们考虑β的可估函数Sβ,选取二次损失函数L(d,Sβ)=(d-Sβ)′(d-Sβ)∑ki=1ciσi2+β′X′Vk-1Xβ,然后在线性估计类中给出Sβ的惟一的mini max估计.     

The Minimax Estimator of Stochastic Regression Coefficients and Parameters in the Class of All Estimators

In this paper, the authors address the problem of the minimax estimator of linear combinations of stochastic regression coefficients and parameters in the general normal linear model with random effects. Under a quadratic loss function, the minimax property of linear estimators is investigated. In the class of all estimators, the minimax estimator of estimable functions, which is unique with probability 1, is obtained under a multivariate normal distribution.     

熵损失函数下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计

在熵损失函数下,讨论了两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计和可容许估计.并讨论了一类(cT+d)~(-1)形式估计的可容许性和不可容许性.     

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.     

Minimax estimation of means of multivariate normal mixtures

Assume X = (X₁, …, X_p)′ is a normal mixture distribution with density w.r.t. Lebesgue measure, , where Σ is a known positive definite matrix and F is any known c.d.f. on (0, ∞). Estimation of the mean vector under an arbitrary known quadratic loss function _Q(θ, a) = (a − θ)′ Q(a − θ), Q a positive definite matrix, is considered. An unbiased estimator of risk is obatined for an arbitrary estimator, and a sufficient condition for estimators to be minimax is then achieved. The result is applied to modifying all the Stein estimators for the means of independent normal random variables to be minimax estimators for the problem considered here. In particular the results apply to the Stein class of limited translation estimators.     

A Note on the Best Invariant Estimator of a Distribution Function Under the Kolmogorov-Smirnov Loss

For the invariant decision problem of estimating a continuous distribution function with the Kolmogorov-Smirnov loss within the class of proper– distribution functions, it is proved that the sample distribution function is the best invariant estimator only for the sample size n = 1 and 2. Further it is shown that the best invariant estimator is minimax. Exact jumps of the best invariant estimator are derived for n 4.     

一种对称损失函数下一类指数分布族刻度参数的估计

在p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/δp+δq/θq-2(p,q0)下,研究了一类指数分布族c(x,n)θ-ve-T(x)/θ的刻度参数θ的Bayes估计与可容许估计,并应用积分变换定理证明了这两个估计具有不变性.     

加权平衡指数损失函数下的广义信度保费估计

在非寿险中,在索赔经历虽然相互独立,但有时会服从不同的分布.通过考虑保费的目标估计来对风险保费进行了研究,并采用正交投影的方法得到了目标问题的最优解,从而得到了加权平衡指数损失函数下的信度估计.此外,给出了结构参数的无偏估计,并给出了模拟.结果表明,在考虑目标保费的情况下,当选取一个合适的权重,可以得到未来保费的最优估计.     

混合误差下回归函数小波估计的一致收敛速度

该文构造了回归函数的一类小波估计，在误差序列为ψ 混合或φ 混合下得到了小波估计的强一致收敛速度和狉阶矩一致收敛速度．