多元回归系数的所有k—容许估计

对于多元线性模型Y～N（XΘ，）（已知）中的可估函数SXΘ的估计问题，取损失函数为（δ－SXΘ）'（δ－SXΘ）．用风险函数矩阵的前k个顺序特征值之和作为比较不同估计的风险函数大小的标准，我们可定义所谓的"k－容许估计"．本文得到了SXΘ的线性估计AY＋D在一切估计类中k－容许的充要条件．     

问题变分不等式的一类各向异性Crouzeix-Raviart型有限元逼近

本文研究了Signorini变分不等式问题的一类各向异性Crouzeix-Raviart型非协调有限元逼近。通过一些新的技巧,得到了相应的最优误差估计。     

基于半参数回归模型的最小一乘局部线性算法

根据最小一乘准则,推导出最小一乘局部线性估计的计算方法,并通过对模拟数据的计算和分析,对比最小一乘核算法和最小二乘局部线性算法,验证了最小一乘局部线性算法是一种有效的,稳健的估计方法,并且有降低边界效应的作用．     

加性和乘性噪声对随机偏微分方程的激励性（英文）

本文研究加性噪声和乘性噪声对一类随机偏微分方程激励性问题.利用It?公式和能量估计方法方法,得出在两种不同噪声下,相对应的随机偏微分方程噪声激励指标不同.从而从这个角度来看,加性噪声与乘性噪声对随机偏微分方程的影响是不一样的.     

NSD序列加权和的中心极限定理及其在EV回归模型中的应用

基于负超可加相依(简称为NSD)随机序列的性质及其一些不等式,利用随机变量的截断方法建立了NSD随机序列加权和的中心极限定理,从而推广了负相协NA随机序列的相应结论.并将其应用到变系数EV回归模型,得到了未知参数LS估计的渐近正态性.     

关于非线性矩阵方程$X^s-A^*X^{-t}A=Q$的Hermitian正定解及其扰动估计

In this paper, the Hermitian positive definite solutions of the nonlinear matrix equation X^s - A^＊X^-tA = Q are studied, where Q is a Hermitian positive definite matrix, s and t are positive integers. The existence of a Hermitian positive definite solution is proved. A sufficient condition for the equation to have a unique Hermitian positive definite solution is given. Some estimates of the Hermitian positive definite solutions are obtained. Moreover, two perturbation bounds for the Hermitian positive definite solutions are derived and the results are illustrated by some numerical examples.     

错误先验假定下Bayes线性无偏估计的稳健性

本文基于错误的先验假定获得了一般线性模型下可估函数的Bayes线性无偏估计(BLUE), 证明了在均方误差矩阵(MSEM)准则和后验Pitman Closeness (PPC)准则下BLUE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性, 并导出了它们的相对效率的界, 从而获得BLUE的稳健性.     

半参数混合效应模型中的估计及其强相合性

将Tao等(1999)提出的线性混合效应模型推广为半参数混合效应模型,给出了模型参数、回归函数和随机效应密度的估计,并研究了估计的强相合性及部分强相合速度.统计模拟表明我们给出的估计方法是可行的.     

偶数维空间耗散波动方程解的衰减估计

研究偶数维空间带粘性的波动方程柯西问题解的逐点估计.通过对格林函数的精细分析,得到解的大时间状态.解呈现出惠更斯现象.     

污染数据半参数回归模型估计的渐近正态性

考虑半参数回归模型：yi=xiβ g(ti) e1,i=1,2,…,n,其中Ee1=0,Ee^2/1=δ2/1>0．假定y1,y2,…,y0受到另一独立同分布随机变量序列μ1,μ2,…,μn的污染,{μi}与{y1}独立,且仅能观察到污染数据.[ι]对由污染数据作出的参数β的估计βn,证明了它的强相合性．而本则证明了它的渐近正态性．