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在约束条件下研究了多元随机效应模型中未来观察值线性预测的泛容许性。根据线性可预测变量泛容许预测的定义和Φ函数的合理条件,得到了齐次和非齐次线性预测在对应的线性预测类中是泛容许预测的充要条件。 相似文献
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回归系数一类线性估计的小样本性质 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了线性模型中回归系数的一类线性估计.在均方误差矩阵(MSEM)准则和Pitman Closeness(PC)准则下,研究了这类线性估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.最后,讨论了当设计阵为非列满秩时,回归系数的可估函数的一类线性估计的优良性. 相似文献
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对于一个参数进行估计来讲,不仅要考虑估计的精度,还要考虑所得到的估计对于模型拟合的优良程度。通常的损失函数无能为力,而平衡损失函数可以考虑到这两点,本文将在平衡误差损失函数下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题。在平衡损失函数下导出了参数的Bayes估计并讨论了一类线性形式估计的可容许性和不可容许性。 相似文献
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提出非齐次等式约束线性回归模型回归系数的一个新的有偏估计,即综合条件岭估计,讨论了综合条件岭估计的性质,在一定的条件下,综合条件岭估计的样本总方差、均方误差、均方误差矩阵均分别小于约束最小二乘估计的相应误差.在综合条件岭估计下,条件岭估计和条件根方估计为其特例,从而统一了条件岭估计和条件根方估计的理论. 相似文献
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在纵向数据的条件下,针对混合系数的线性模型的共线性,给出混合系数的线性模型参数新的有偏的参数估计,证明在纵向数据的条件下该估计相对于最小的二乘估计与岭估计的优势,并对线性模型的参数估计可容许性进行讨论,对线性模型参数进行选择,并给出混合系数的线性模型参数估计的形式,提出新的混合系数的线性模型的局部Stein参数估计。说明,利用该方法能有效地对纵向数据下的混合系数的线性模型的参数进行估计。 相似文献
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二阶常系数线性非齐次方程的解法,一般的教材上大都先求对应的齐次方程的通解,再利用常数变易法求出非齐次线性微分方程的一个特解,从而得到非齐次线性微分方程的通解。本文介绍利用变量替换和积分法给出一类二阶常系数线性非齐次方程的解法。 相似文献
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由微分方程的理论,阶非齐次线性微分方程的通解,等于该方程所对应的齐次线性微分方程的通解与它的一个特解之和,而特解也可由齐次线性微分方程的通解利用常数变易法求得,但对于一般的变系数,齐次方程的通解是很难求出来的。本文对某些特殊情况给出求解方法。 相似文献
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利用文[7]提出的相对效率定义,研究文[8]、[9]非齐次等式约束线性回归模型回归系数的狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率,证明在一定条件下,狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率比约束最小二乘估计的效率高,并且广义条件岭估计的效率比狭义条件岭估计的效率高,从而进一步证明了在病态的模型中,有偏估计优于无偏估计。 相似文献