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PC准则下错误指定模型中回归系数有约束LS估计的优良性 被引量:1

PC Superiority of Restreicted Least Square Estimator Under Misspecified Regrssion Model
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摘要 在错误指定的回归模型和线性约束条件下,于PC准则下,比较了回归系数的有约束的最小二乘估计(RLSE)相对于通常的最小二乘估计(LSE)的优良性.也对预测情形类似的问题进行了讨论. Under the misspecified regression model and incorrect linear restriction, the restricted least square estimator (RLSE) is compared with ordinary least square estimator (LSE) and the superiority of RLSE over LSE is achieved based on the pitman Closeness (PC) criterion. Finally the superiority of the RLSE-predictor over the LSE-predictor is.examined.
作者 韦来生
出处 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第3期277-283,共7页 JUSTC
基金 国家自然科学基金 国家教委博士点基金
关键词 PC准则 回归模型 最小二乘估计 错误指定模型 PC Criterion, Misspecified Regression Model, Incorrect Linear Restriction, Least Square Estimator,Restricted Least Square Estimator.
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献5

  • 1王松桂,Advanced Linear Models,1993年
  • 2方开泰,广义多元分析,1993年
  • 3王松桂,中国科学.A,1988年,1033页
  • 4Rao C R,Statistics and Related Topics,1981年
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共引文献7

同被引文献10

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引证文献1

二级引证文献14

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