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1.
本文在错误指定下给出了多元线性模型的最优线性 Bayes估计 ,在矩阵损失下讨论了其相对于最小二乘法估计的优良性 ,且获得 Bayes估计的容许性和极小极大性  相似文献   
2.
给出了半参数测量误差模型中参数的随机加权最小二乘估计.讨论了用随机加权方法逼近最小二乘估计的分布,证明这种逼近是以概率1渐近有效的,并用模拟例子验证了提出方法的有效性.  相似文献   
3.
在错误指定的先验假定下研究了多元回归系数估计 (BE) ,并在矩阵损失下对其与最小二乘法估计 (LSE)进行了比较 ,同时讨论了在后验Pitmancloseness准则下BE相对于LSE估计的优良性  相似文献   
4.
讨论了压缩主成分估计的一些性质,证明了在一定条件下,此估计比最小二乘估计有更小的广义均方误差并且在PC准则下也优于最小二乘估计.对Y的预测量做了比较。  相似文献   
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