二次损失下带线性等式约束的线性模型中的线性预测的可容许性

本文针对带线性等式约束的线性模型 ,在二次损失下研究了线性预测的可容许性 ,得到了条件线性可预测变量的线性预测 Lys(Lys+ a)是可容许线性预测的充要条件。     

矩阵损失下一般Gauss-Markov模型线性预测的可容许性

本文研究了一般Gauss-Markov模型中线性可预测变量的线性预测的可容许性.在给出线性预测可容许性定义的基础上,通过构造一个特殊的常量矩阵D0,分别得到了齐次和非齐次线性预测类中可容许的充要条件.     

多元随机效应模型中线性预测的泛容许性

研究了一般随机效应多元线性模型中未来观察值的线性预测的泛容许性,引入了线性可预测变量的泛容许预测的概念,并得到了齐次线性预测(非齐次线性预测)在齐次线性预测类(非齐次线性预测类)中是泛容许预测的充要条件．     

不等式约束下线性预测的可容许性

研究了带有不等式约束的多元线性模型中未来观察值的线性预测的可容许性，得到了齐次线性预测（非齐次线性预测）在齐次线性预测类（非齐次线性预测类）中是可容许的充要条件．     

矩阵损失下线性预测的可容许性

在矩阵损失下研究了任意秩有限总体中线性预测的可容许性,得到了线性预测Lys(Lys α) 是可容许线性预测的充要条件.     

二次损失下线性预测的可容许性

本文在二次损失下研究了任意秩有限总体中线性预测的可容性，得到了线性预测Lys(Lys a)是可容许线性预测的充要条件．     

平衡损失下有限总体回归系数的线性可容许预测

本文研究了平衡损失函数下正态总体和非正态总体中有限回归系数的可容许预测.利用统计决策理论,获得了非正态总体中齐次线性预测为可容许预测的充分必要条件和在正态总体中齐次线性预测在一切预测类中可容许性的充要条件,推广了二次损失下的若干相关结果.     

不等式约束下线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了带有不等式约束的多指标线性模型中线性估计的可容许性.利用矩阵论的相关知识,在矩阵损失下得到了齐次线性估计在齐次线性估计类中是可容许的充要条件,以及非齐次线性估计在非齐次线性估计类中是可容许的若干条件,推广了不等式约束下可容许性的相关结果.     

任意秩多元线性模型中的最优预测

本文研究了任意秩多元线性模型中可预测变量的最优预测,特别地,我们考虑了一类特殊的预测函数,Φ－线性预测函数,给出了Φ－可预测变量和最优Φ线性一无偏预测的定义,得到了Φ－可预测变量的最优Φ－线性无偏预测,并证明了它在几乎处处意主意义下的唯一性。     

多元线性模型中回归系数的线性可容许估计

基于Zellner的平衡损失的思想,本文提出了矩阵形式的平衡损失函数,并在该损失函数下讨论了多元回归系数线性估计的可容许性.给出了六种不同形式的可容许定义,证明了这六种容许性在齐次和非齐次线性估计类中是一致的,且得到了其共同的可容许估计的充要条件.     

组合线性算子

本文给出一种构造组合线性逼近算子的方法，由此可得到具有特殊逼近性质的线性算子．     

一般线性方法的线性与非线性稳定性间的关系

１．引言１９６３年,Ｄａｈｌｑｕｉｓｔ以一类线性问题为模型提出了Ａ－稳定性概念,此后有关如何判断方法是否Ａ－稳定或确定其稳定域的研究十分活跃,袁兆鼎等~［１］中对此有详细的讨论．Ｂｕｒｒａｇｅ与Ｂｕｔｃｈｅｒ［２］以一类非线性问题为模型,就一般线性方法引入了代数稳定性概念．Ｂｕｔｃｈｅｒ［４］探讨了代数稳定性与Ａ－稳定性间的内在联系．为确保代数稳定性蕴涵Ａ－稳定性,Ｂｕｔｃｈｅｒ［５］进一步要求代数稳定性定义中涉及的矩阵Ｇ是正定的。然而这样一来,正如李寿佛［６］中指出的那样,许多ＡＮ稳定且按［４…     

一类线性模型下最优线性无偏估计的存在性

考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。     

一般线性方法的正则性

１．引言数值方法的动力特征近年引起了人们的广泛关注。其中之一就是系统的平衡态和数值方法的平衡态相一致的问题,即用一个数值方法沿定步长求解系统时,是否会出现伪平衡。不可能出现伪平衡的方法称为是正则的。ＲＫ方法和线性多步法的正则性已被众多的文献研究［２,３,４］,其它方法的正则性显然是一亟待研究的问题。本文讨论较ＲＫ方法和线性多步法远为广泛的一般线性方法的正则性。设ｆ：Ｒ~（Ｎ）→Ｒ~（Ｎ）是一充分光滑的映射,考虑求解初值问题：的一般线性方法［１］：其中步长逼近于逼近于关于微分方程真解ｙ（ｔ）在第ｎ层…     

部分线性回归模型的M-估计

本文讨论部分线性回归模型的M-估计．用局部线性方法给出未知函数的M-估计，用两步估计方法给出参数的M-估计．进一步证明了未知函数的M-估计的弱一致性和渐近正态性，参数的M-估计的弱一致性．     

达到极大线性复杂度的前馈阵列

讨论了三类达到极大线性复杂度的前馈阵列的输入阵列的结构。一类是达到极大线性复杂度的乘积前馈阵列,完全确定了其输入阵列的结构;给出了两类输入阵列,证明了它们的任意前馈阵列达到极大线性复杂度。     

变系数广义线性模型及其估计

本文以经典广义线性模型为基础,通过假定其中的回归变量的系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数广义线性模型,增加了模型的灵活性和适应性,同时也适用于空间数据的统计分析。基于局部加权最大似然估计方法,文章讨论了变系数广义线性模型的拟合与统计推断,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定。