均值矩阵的函数的所有可容许估计

对于多元正态线性模型Ｙｎｘｍ～Ｎ（Ｘθ,σ２∑Ｖ）,在四种不同的可容许意义下,本文研究了ＳＸθ的线性估计ＬＹ＋Ｄ在一切估计类中的可容许性在适当条件下得到了充要条件,在一般情况给出了充分条件和必要条件．     

均值参数矩阵的可容许性估计

本文讨论矩阵正态回归模型从N_(n×m)(X(?),∑V)中均值参数矩阵(?)的可容许估计,给出了一个线性估计在一切估计类中是可容许的充分条件,必要条件或充分必要条件,推广了目前已知的结果     

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。     

线性模型中共同均值的线性估计的可容许性

文章对于共同均值模型的共同均值的线性(包含齐线性与非齐线性)估计的可容许性,给出了共同均值的线性组合Sβ的线性估计的可容许的充分必要条件。在文章的证明过程中用了矩阵微商的方法。     

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。     

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.     

共同均值参数线性无偏估计的可容许性

本文在一特殊的共同均值模型和平方损失函数下,得到了共同均值参数β线性无偏估计Σｉ＝１＾ｍＡｉｙｉ（Σｉ＝１＾ｍＡｉ＝Ｉｎ）分别在线性估计类和齐次线性估计类中为可容许估计的充要条件。     

矩阵损失下约束线性模型中回归系数的线性可容许估计

考虑约束线性模型Mr={Y,Xβ,σ2V|Rβ=r}其中x列满秩,V为正定矩阵.在二次损失下,Baksalary. J. K和Markiewicz,A得到了回归系教β的线性估计在非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件,利用吴启光在无约束线性模型关于回归系数线性可容许估计的结果,对约束线性模型Mr我们得到结果如下在矩阵损失下回归系数β的线性估计AY+g在非齐次线性估计类中可容许当且仅当[i]XAV对称;[ii]R(A) R(U) [iii]AXU=U,g=(AX-I)R+r或AXU≠U时,有r(AX) (-∞,0)∪(1,+∞).其中R(U)=N(R),U为列正交矩阵.     

多元线性模型带约束参数集的线性估计泛可容许性

文中给出了多元线性模型（犢，犡Θ，犞Σ）中回归系数的线性估计在线性估计类中是泛可容许的一些特征，其中损失函数取为（犇（犢）－犛Θ）′ （犇（犢）－犛Θ），参数Θ 和Σ 取值于约束集合犎犖＝｛（Θ，Σ）：Θ′犡′犖犡Θ≤Σ，犖≥０｝．     

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     

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.      

带约束线性模型中的可容许线性估计

带约束线性模型中的可容许线性估计张双林（黑龙江大学数学系，哈尔滨１５００８０）１．引言及主要结果考虑线性模型当参数不受约束时，Ｒａｏ［１］，吴启光［２］，朱显海和鹿长余［３］等给出了Ｓｎ×Ｐβ的线性估计在线性类中是可容许的充要条件，当参数在约束条件，...     

方差分量线性模型中回归系数和参数的所有可容许线性估计

对固定效应方差分量模型，在矩阵损失（ｄ－Ｓ＿τ）（ｄ－Ｓ＿τ）＇下，我们给出了线性可估函数Ｓτ的线性估计在一切估计类中可容许的充要条件；对具有两个方差分量的随机效应线性模型在矩阵损失（ｄ－Ｓα－Ｑβ）（ｄ－Ｓα－Ｑβ）＇下，我们给出了线性可估函数Ｓα＋Ｑβ的线性估计在一切估计类中可容许的充要条件。     

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。     

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。     

约束条件下多元线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了多元线性模型中未知参数在约束条件:(θ-θ0)′X′NX(θ-θ0)≤U,N≥0下中心点θ0对线性估计的可容许性的影响.研究结果表明对于具有某种结构的θ1和θ2,在约束集(θ-θ1)′X′NX(θ-θ1)≤U,N≥0与(θ-θ2)′X′NX(θ-θ2)≤U,N≥0下的可容许线性估计类是一致的.     

矩阵损失函数下回归系数矩阵的非齐次线性估计的可容许性

在二次矩阵损失函数下研究了协方差矩阵未知的多元线性模型中回归系数矩阵的可估线性函数的矩阵非齐次线性估计的可容许性,给出了矩阵非齐次线性估计在线性估计类中可容许的一个充要条件.     

多维线性模型均值矩阵的线性Minimax估计

本研究多维线性模型中均值矩阵在不同损失函数下的线性Ｍｉｎｉｍａｘ估计,得到了具体的表达式。     

矩阵损失下均值向量的线性可容许估计

设Ｙ＝（Ｙ１，…，Ｙｎ）′相互独立，ＥＹ＝Ｘβ，ＣｏｖＹ＝Ｘｄｉａｇ（β１，…，βｎ）Ｘ′，β＝（β１，…，βｎ）′∈Ｒ＋ｎ为参数，Ｒ＋＝（０，＋∞），Ｘ为已知的元素非负且对角线元素为正的ｎ阶满秩矩阵，估计均值Ｘβ，选取损失函数为矩阵损失，估计类为Ｄ＝｛ＡＹ：Ａ为元素非负的ｎ阶矩阵｝．本文研究ＡＹ在Ｄ中的容许性，获得了ＡＹ在Ｄ中是Ｘβ的容许估计的充要条件．     

具有正态分布均值矩阵线性估计的可容许的等价性及其特征

本文考虑正态分布的均值矩阵的估计问题,损失函数取为为。由于在多元情况下(m≥2),该损失是一矩阵,因此,有许多比较该风险矩阵大小的标准。在这里通过参照多元分析中选主分量的方法,用风险矩阵的前X个最大特征根的和作为标准。对每一个K,都对应地有一种容许性定义,把它称为K-容许性。本文得到了一个有趣的结果:的线性估计的K-容许性等价于低维矩阵的线性估计在通常损失下的容许性,并得到了其K-容许的特征。当m≥3时,由这些特征知:在@的线性估计分别是K-容许性的意义下,m个K-容许的定义能够被分为三个等价类。