带有不完全椭球约束的增长曲线模型中的可容许性

对于带有不完全椭球约束的增长曲线模型Y=X1ΘX2+ε,ε～(0,σ2VI),X′2(Θ-Θ0)′X′1(Θ-Θ0)X2σ2Iq本文在矩阵损失函数(d-KΘL)′(d-KΘL)下给出了KΘL在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许的充分条件.     

带有不完全椭球约束的线性模型中线性估计的可容许性

本文刻划了线性模型（Ｙ，Ｘβ，σ２Ｖ，Ｖ≥０）在不完全椭球约束：（β－β０）’Ｎ（β－ β Ｐ０）≤σ２，Ｎ ≥ ０下的线性估计的可容许性．本文的结果显示了一个有趣的现象，即一个线性估计在全体线性估计所组成的类中的可容许性与椭球的中心β０无关，而在全体齐次线性估计所组成的类中的可容许性与β０有关．     

带约束的回归系数的线性估计的可容许性

在本文中,我们针对带齐次线性等式约束的线性模型Y=Xβ+ε,ε～(0,σ~2V),Hβ=0,给出了回归系数的最佳线性无偏估计的较简单的表达式以及Sβ的估计LY(LY+α)在齐次线性估计类(线性估计类)中可容许的充要条件。     

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.     

带有非中心不完全椭球约束的线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了线性模型(Y,Xβ,σ2V V≥0)在非中心不完全椭球约束:(β-β0)’N(β-β0)≤σ2,N≥0下椭球中心β0对线性估计的可容许性的影响,证明了对于具有某种结构的β1和β2,线性模型(Y,Xβ,σ2V,V≥0)在非中心不完全椭球约束:(β-β1)’N(β-β1)≤σ2,N≥0与非中心不完全椭球约束:(β-β2)’N(β-β2)≤σ2,N≥0下的可容许线性估计类是相同的．     

增长曲线模型中系数矩阵的线性容许Minimax估计

对于生长曲线模型Y＝X_1B_1X_2＋ε，Cov（ε）＝σV，本文分别在某种齐次线性估计类L0和非齐次线性估计类L_1中找到了系数矩阵的线性可估函数KBL的容许Minimax估计，并且证明了这种估计是唯一的．     

矩阵损失下回归系数的线性MINIMAX估计

这里 Y∶n×1为随机向量,X∶n×p,V∶n×n>0已知,β∈R~p,σ~2>0为未知参数,我们要估计β的可估函数 Sβ,S∶k×p 是常数矩阵,且存在 D,使 S=DX.吴启光采用矩阵损失(d-Sβ)(d-Sβ)′,考虑一个线性(齐次的或非齐次的)估计在线性(齐次的或非齐次的)估计类中的可容许性.本文对矩阵损失作了修改,考虑一个线性(齐次的或非齐次的)估计在线性(齐次的或非齐次的)估计类中的 Minimax 性.设     

带有不等式约束的生长曲线模型中回归系数线性估计的泛容许性

对于带有不等式约束的生长曲线模型：Y=XBZ＋ε，ε^→～（0，σ^2V×I），tr（NB）≥0，本文在矩阵损失函数（d—KBL）（d—KBL）＇下，给出了可估函数KBL的线性估计的泛（西）容许性定义，分别得到了DYF和DYF＋C在齐次估计类LH和非齐次估计类LI中是KBL的泛容许性估计的充要条件．     

矩阵损失下不完全椭球约束模型中一般线性估计的可容许性

对于带有不完全椭球约束的线性模型Ｙ～（Ｘβ，σ２Ｖ），（β－β０）＇ＸＮＸ（β－β０）σ２（Ｎ０，Ｖ０）．本文讨论了可估函数ＳＸβ的一般线性估计的可容许性，在矩阵损失下得到了ＡＹ＋ａ线性可容许的充要条件．所给证明对齐次线性估计在齐次线性估计类中的可容许性（β０＝０）也适用．     

矩阵损失下随机回归系数和参数的非齐次估计的可容许性

考虑线性模型 Y=Xβ+ε,Y 是可观察的 n 维向量,ε和β是不可观察的 n 维和 p 维随机向量;E(β)=Aα,VAR(β)=σ~2△≥0;E(ε)=0,VAR(ε)=σ~2V≥0;E(εβ＇)=0;X,A,△,V 皆为已知矩阵;α∈R~k,σ>0皆为未知参数,本文首次提出矩阵损失函数,并给出了(Sα,Qβ)的估计(L_1Y+α,L_2Y+b)在非齐次估计类中可容许的充要条件。     

Admissibility of linear estimators with respect to inequality constraints under some loss functions

In this paper, we study the issue of admissibility of linear estimated functions of parameters in the multivariate linear model with respect to inequality constraints under a matrix loss and a matrix balanced loss. Under the matrix loss, when the model is not constrained, the results in the class of non-homogeneous linear estimators [Xie, 1989, Chinese Sci. Bull., 1148–1149; Xie, 1993, J. Multivariate Anal., 1071–1074] showed that the admissibility under the matrix loss and the trace loss is equivalent. However, when the model is constrained by the inequality constraints, we find this equivalency is not tenable, our result shows that the admissibility of linear estimator does not depend on the constraints again under this matrix loss, but it is contrary under the trace loss [Wu, 2008, Linear Algebra Appl., 2040–2048], and it is also relative to the constraints under another matrix loss [He, 2009, Linear Algebra Appl., 241–250]. Under the matrix balanced loss, the necessary and sufficient conditions that the linear estimators are admissible in the class of homogeneous and non-homogeneous linear estimators are obtained, respectively. These results will support the theory of admissibility on the linear model with inequality constraints.     

ADMISSIBILITY IN THE GENERAL GROWTH CURVE MODEL WITH RESPECT TO RESTRICTED PARAMETER SETS UNDER MATRIX LOSS FUNCTION

In this paper, we study the issue of admissibility in the growth curve model with respect to restricted parameter sets under matrix loss function. We obtain some neces- sary and sufficient conditions that the linear estimators of KBL are admissible in the class of homogeneous linear estimators and in the class of non-homogeneous linear estimators under the growth curve model with respect to restricted parameter sets, respectively.     

Admissibility of linear estimators with respect to inequality constraints under matrix loss function

In this paper we investigate the admissibility of linear estimators in the multivariate linear model with respect to inequality constraints under matrix loss function. The necessary and sufficient conditions for a linear estimator to be admissible in the class of homogeneous linear estimators and the class of inhomogeneous linear estimators are obtained, respectively.     

矩阵损失下多维 POISSON 均值的线性估计的可容许性

设 X_1…,X_n 相互独立,X_i 遵从参数为λ_i 的 Poisson 分布.L.D.Brown 和 R.H.Farrell 在[1]中阐述了λ=(λ_1,…,λ_n)′的线性估计的实际意义,并在二次损失函数下给出了λ的线性估计是可容许的充要条件.本文在[2]和[3]等使用的矩阵损失函数(d-λ)(d-λ)′下讨论λ的线性估计,在线性估计类中的可容许性.注意到λ的线性估计的风险函数只涉及 X=(X_1,…,X_n)′     

矩阵损失下随机回归系数和参数的线性Minimax估计

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.     

误差方差的非齐次估计的可容许的充要条件

研究误差方差的非齐次二次估计的可容许性．在平方损失下,给出了一个非齐次二次估计在非齐次二次估计类中是误差方差的容许估计的充要条件．     

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。