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1.
对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集综合岭估计的概念,给出了多元聚集综合岭估计相对于最小二乘估计及最佳线性无偏估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.应用Monte Carlo模拟,验证了有关结论是合理的.
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2.
对于聚集数据的线性模型,给出了参数β的聚集改进广义Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计及相对于Peter—Karsten估计的两种相对效率,并得到了相对效率的上界.实例分析表明,聚集改进广义Liu估计比最小二乘估计、Peter—Karsten估计更有效.
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