有限总体指标值的线性函数的可容许估计

基于超总体模型的观点讨论容许性问题。在期望均方误差准则下获得了有限总体指标值的线性函数之线性估计在线性估计类以及全体估计类中为可容许的充要条件。     

具有P个方差分量的线性模型的Beyes二次估计及可容许估计的非负性

本文对具有 p 个方差分量的线性模型讨论了方差分量线性函数的 Bayes 不变二次估计问题,给出了 Bayes 不变二次估计(无偏和有偏)的显示表达式,并且证明了它们在各自考虑的类中形成了可容许估计的完全类.在可容许估计的完全类中,还讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件.     

方差分量模型中回归系数估计的可容许性

本文考虑方差分量模型中回归系数函数g(β)的估计的可容许性问题. §2中给出了β的线性函数p′β的估计在平方损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充要条件. §3中给出了β的估计在平方和损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充分条件和必要条件.     

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.     

方差分量的改进估计

本文研究一类方差分量模型中方差分量的改进估计问题,对单向分类随机模型的对应于随机效应的方差分量,我们研究了一个不变估计类,它包含了一些常用重要估计。证明了在均方误差准则下,在该估计类中不存在一致最优不变估计,且方差分析估计是不容许估计。在一个重要子估计类中,找到了一致最优估计。对于较一般的含两个方差分量的混合模型,我们研究了一个非负估计类的性质,给出了它们的分布,并建立了它们优于方差分析估计的充分     

线性模型中估计的可容许性

本文推广了La Motte有关线性模型中可容许估计的结果,由此解决了一种方式分组随机效应模型中方差分量二次及非负二次估计的可容许问题,并证明了可容许估计类是一最小完备类。     

污染数据情形下线性指数分布参数的经验贝叶斯估计（英文）

本文研究污染数据情形下线性指数分布参数的经验贝叶斯估计问题.在平方损失函数下,导出参数的贝叶斯估计以及利用解卷积的核方法构造该参数的经验贝叶斯估计.在合适的条件下,得到基于超平滑误差分布类所提出的经验贝叶斯估计的一致收敛速度.     

基于关系聚类的截面相关PVAR模型研究

面板数据向量自回归模型(PVAR)研究中,相关性问题是热点研究问题。PVAR的相关性源于两个方面,一方面,模型设定中,变量受自身动态过程影响,变量间存在内生关系,另一方面指截面之间存在空间相关性。由于内生关系与截面相关性导致残差项之间存在相关性。本文研究存在截面相关性的PVAR模型,检测残差相关性,将数据从残差项相关性上进行分类,类内有相同或者相似的残差相关关系,研究每一个类内存在截面相关情形的模型估计,研究模型总体的参数估计以及格兰杰因果检验,本文提出的估计方法更有效,蒙特卡罗模拟结果显示,本文提出的估计方法有更好的拟合效果。     

一般生长曲线模型中共同均值参数线性估计的泛容许性

本文研究一般生长曲线模型中共同均值参数的估计问题,给出了共同均值参数线性估计的泛容许定义,并在较特殊的齐次与非齐次线性估计类中得到了泛容许的充要条件．     

生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

本文讨论了生长曲线模型中共同均值参数的估计问题,针对矩阵损失函数,给出了六种不同形式的优良性准则,在较特殊的生长曲线模型下,证明了这六种容许性在特殊的齐次线性估计类中是一致的,并且得到了其共同容许估计的充要条件,但在中它们是不一致的,可分为两类,并且也分别得到了其可容许估计的充要条件,还进一步讨论了非齐次线性估计的容许性问题。     

泰勒公式在求解比较大小选择题中的应用

新课改要求学生能利用函数模型解决问题,而泰勒公式可以在比较与估计类的问题中大大地简化运算.本文中结合书本例题和高考题主要叙述了泰勒公式如何在比较与估计问题中灵活运用.     

参数空间被限制时有限总体的可容许估计

本文考虑参数空间被限制时有限总体的可容许估计问题,在期望均方误差准则下,获得了有限总体指标值的线性函数之线性估计在线性估计类中为可容许的充要条件.     

方差分量的二次不变估计的非负改进

研究一类方差分量模型中的方差分量的估计改进问题,首先在含两个方差分量模型中给出σ21二次型估计类,并且此估计类还具有无偏性和不变性.考虑二次损失(δ-θ)2,在此估计类基础上放弃无偏性进行非负改进,不仅得到优于二次不变无偏估计类的σ21的非负二次不变估计类,而且还说明了它优于方差分析估计和最小均方误差估计,文献[5]中给出s>2时的非负改进,但是非负改进存在是有条件的,本文克服了这个缺陷.最后给出了非负改进存在的充分必要条件.     

基于Stein损失污染数据情形下刻度参数的经验贝叶斯估计

本文研究基于污染数据情形的一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯估计问题.在stein损失函数下,导出刻度参数的贝叶斯估计以及利用解卷积的核方法构造了该参数的经验贝叶斯估计.在适当的条件下,基于超平滑误差分布类证明所提出的经验贝叶斯估计的渐近最优性.     

Sβ不可估时（Sβ,σ^2）的联合估计的可容许性

对于一般的Ｇ－Ｍ模型Ｙ－Ｎ（Ｘβ，σ＾２Ｖ），Ｖ≥０，当Ｓβ不是线性可估的时，本文分别得到了矩阵损失下（Ｓβ，σ＾２）的联合估计（ＬＹ＋ａ．ＹＡＹ）的估计类中和在一切估计的类中可容许的充要条件，以及在二次损失ＬＹ＋ａ－Ｓβ＋（ＹＡＹ－σ＾２）＾２下和估计类中可容许的充要条件。     

水文统计中参数估计的渐近性质

在许多水文统计问题中,统计处理的样本往往不是简单的随机样本,而是包含有一部分历史数据,这使水文统计中的一些参数估计方法具有某些特殊性。本文就水文统计中较重要的两类估计矩估计和极大似然估计,讨论了它们的渐近性质和效率问题。     

带约束一般生长曲线模型中可容许线性估计的特征

本文讨论带约束一般生长曲线模型中的可容许线性估计问题,对于回归系数的线性可估函数KBL的估计DYF(DYF+M),分别在齐次和非齐次线性估计类中,给出了它们是可容许估计的一些特征.     

平衡损失下约束线性回归模型中回归系数的可容许估计

本文在平衡损失函数下得到等式约束模型中回归系数在齐次(非齐次)估计类中存在可容许估计的充要条件,给出带有不完全椭球约束模型中回归系数的线性估计在一切估计类中为可容许估计的充要条件.     

多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

本文讨论了多元线性模型中共同均值参数的估计问题，针对矩阵损失函数，给出了五种不同形式的优良性准则，证明了在齐次和非齐次性估计中分别是一致的，并且得到了在相应的估计类中均值参数矩阵的线性可估函数的线性估计的可容许性特征。     

复阶近于凸函数的Milin系数估计

单叶函数论的中心问题是系数问题,而Milin系数估计是很重要的研究课题.估计Milin系数的阶是一个仍未解决的难题.本文利用复分析中的一些初等方法,给出了复阶近于凸函数类的Milin系数估计,进一步给出复阶星象函数类的Milin系数估计.推广了一些作者的相关结果.