摘要
该文研究了连续测试数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.提出了混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计,研究了参数估计的性质,并证明了在一定条件下此估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和LIU估计,最后还讨论了新估计的可容许性和有偏参数的选取方法.
This paper studies the parameter estimation problem of a mixed-effect coefficient linear model with continuous testing data. The almost unbiased LIU estimator(AULE) of the model is given, and the property of parameter estimation is analyzed.Under certain conditions, the new estimator is shown to be superior to the least squared estimator, LIU estimator and almost unbiased ridge estimator, respectively. At last, the admissibility of the estimator and bias parameter selection are discussed.
作者
朱宁
黄荣臻
李婷
迟晓妮
ZHU Ning;HUANG Rongzhen;LI Ting;CHI Xiaoni(School of Mathematics and Computing Science,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China;Institute of Information Technology,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)
出处
《杭州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第2期192-199,共8页
Journal of Hangzhou Normal University(Natural Science Edition)
基金
广西自然科学基金项目(2016GXNSFBA380102)
广西高等教育本科教学改革工程项目(2018JGB185)
桂林电子科技大学研究生双语课程建设项目(YKC201812)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2018YJCX58)
关键词
混合系数线性模型
几乎无偏LIU估计
LIU估计
均方误差
可容许性
mixed-effect coefficient linear model
almost unbiased LIU estimator
LIU estimator
mean square error
admissibility