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提出了适用于—般Gauss-Markoff模型的平衡损失函数,并在该平衡损失下,研究了模型中回归系数的非齐次线性估计在非齐次线性估计类中的可容许性,得到了充要条件. 相似文献
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均值矩阵的函数的所有可容许估计 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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二次损失下增长曲线模型参数阵的线性Minimax可容许估计 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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矩阵损失下增长曲线模型中的回归系数的线性Minimax可容许估计 总被引:4,自引:0,他引:4
本文在矩阵损失函数下,给出了多元回归系数的线性估计在线性估计类中是Minimax可容许估计的充要条件。 相似文献
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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。 相似文献
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矩阵损失下一般Gauss-Markov模型中回归系数的线性MINIMAX估计 总被引:10,自引:0,他引:10
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V0是已知矩阵,β∈Rp和σ2>0是未知参数.本文在矩阵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). 相似文献
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矩阵损失下随机回归系数和参数的线性Minimax估计 总被引:2,自引:0,他引:2
对于一般的随机效应线性模型Y=Xβ+ε,这里β和ε分别是p维和n维的随机向量,且E(βε)=(Aa0),Cov(βε)=σ2(V10
0V2),(Vi≥0,i=1,2)我们定义了Sα+Qβ的线性Minimax估计,在一定条件下得到了Sα+Qβ在线性估计类中的Minimax估计,并在几乎处处意义下证明了它的唯一性. 相似文献
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本文针对带不等式约束的线性模型,在矩阵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非齐次线性预测Lys α是可容许线性预测的充要条件. 相似文献
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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. 相似文献
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本文讨论了向量损失函数下参数估计的可容许与在常用损失函数下可容许之间的关系 ,并研究了在一元线性模型、多元线性模型中参数估计在特定估计类及一切估计类中的可容许性 ,给出了估计可容许的一些充要条件和充分条件 . 相似文献
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二次损失下一般Gauss-Markov模型中可估函数的线性Minimax估计 总被引:4,自引:0,他引:4
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) 相似文献