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回归系数的一类线性估计相对于GLS估计的优良性

The superiorities about a class of linear estimation of regression coefficients over GLS estimator
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摘要 对线性回归模型中的一类线性估计,在均方误差矩阵准则和PC准则下,研究了它相对于广义最小二乘估计的优良性.当设计阵为非列满秩时,讨论了回归系数的可估函数的优良性. The superiorities about a class of linear estimator of regression coefficients over generalized least square (GLS) estimator were studied under the mean square error matrix (MSEM) criterion and Pitman closeness (PC) criterion. The superiorities of the linear estimator of the estimable function for regression coefficients were shown in a non-fullrank case.
作者 陈敏 杨檫瑀
出处 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期995-1000,共6页 JUSTC
基金 国家自然科学基金(11071232)资助
关键词 线性回归模型 线性估计 广义最小二乘估计 均方误差矩阵准则 PC准则 linear regression model linear estimator generalized least square (GLS) estimator mean square error matrix (MSEM) criterion Pitman closeness (PC) criterion
  • 相关文献

参考文献6

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二级参考文献9

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  • 2Rao CR. Some comments on the minimum mean square as criterion of estimation. In: Statistics and Related Topics. North Holland: Amsterdam, 1981. 123 - 143
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  • 5王松桂,线性模型的理论及其应用,1987年
  • 6Rao C R,Commun Stat Theor Methods,1986年,15卷,3173页
  • 7Rao C R,Statistics and Related Topics,1981年,123页
  • 8Rao C R,Linear Statistical Inference and its Applicatins,1973年
  • 9韦来生,杨亚宁.PC准则下回归系数的一类线性估计的优良性[J].应用概率统计,1997,13(3):225-234. 被引量:12

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