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回归系数估计的渐近分析 被引量:1

Asymptotic Analysis for an Estimate of Regression Coefficients
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摘要 讨论正态线性模型回归系数的一种非线性有偏估计 ,给出了它的偏差及其均方误差的渐近展开式 .在均方误差意义下 。 A biased estimate of regression coefficients of a linear normal model is discussed. Its asymptotic expansions of bias and mean square error are derived and the asymptotic necessary and sufficient conditions are also shown for this estimate to dominate the best linear unbiased estimate.
出处 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期11-13,共3页 Journal of Wuhan University:Natural Science Edition
基金 国家科技部技术创新基金资助项目 (0 2C2 62 1 4 2 0 0 2 1 8)
关键词 回归系数 线性模型 均方误差 渐近分析 非线性有偏估计 最小二乘估计 linear model mean square error asymptotic analysis
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

共引文献9

同被引文献8

  • 1黄养新.多元线性模型回归系数的主成分估计[J].工程数学学报,1994,11(2):100-104. 被引量:10
  • 2黄养新.增长曲线模型回归系数的广义岭估计[J].数理统计与应用概率,1995,10(2):49-55. 被引量:9
  • 3高爱义 王松桂.线性模型LSE的一种新的相对效率[J].应用概率统计,1987,5(2):97-100.
  • 4Brown P J, Zidek J V. Adaptive multivariate ridge regression[J]. Ann Statist, 1980, 8(1):64-74.
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  • 8潘建新.增长曲线模型中回归系数的最小二乘估计及Gauss-Markov定理.数理统计与应用概率,1988,3(2):169-185.

引证文献1

二级引证文献3

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