线性模型是统计分析中非常重要的模型,在现代统计学中应用较为广泛.目前,针对线性模型的研究主要集中在它的应用和参数估计的研究上,其中最小二乘估计(Best Linear Unbiased Estimator,OLSE),最佳线性无偏估计(Ordinary Least Squares E...线性模型是统计分析中非常重要的模型,在现代统计学中应用较为广泛.目前,针对线性模型的研究主要集中在它的应用和参数估计的研究上,其中最小二乘估计(Best Linear Unbiased Estimator,OLSE),最佳线性无偏估计(Ordinary Least Squares Estimator,BLUE)是线性模型下关于参数函数Kβ最常用的两个估计.本文主要研究在限制线性模型M_(r)=y,Xβ|Aβ=b,∑和转换线性模型M_(t)=By,BXβ,B∑下,参数函数Kβ的OLSE和BLUE之间的关系,即给出OLSE_(M_(r))(Kβ)=OLSE_(M_(t))(Kβ),BLUE_(M_(r))(Kβ)=BLUE_(M_(t))(Kβ)成立的等价条件.展开更多
文摘线性模型是统计分析中非常重要的模型,在现代统计学中应用较为广泛.目前,针对线性模型的研究主要集中在它的应用和参数估计的研究上,其中最小二乘估计(Best Linear Unbiased Estimator,OLSE),最佳线性无偏估计(Ordinary Least Squares Estimator,BLUE)是线性模型下关于参数函数Kβ最常用的两个估计.本文主要研究在限制线性模型M_(r)=y,Xβ|Aβ=b,∑和转换线性模型M_(t)=By,BXβ,B∑下,参数函数Kβ的OLSE和BLUE之间的关系,即给出OLSE_(M_(r))(Kβ)=OLSE_(M_(t))(Kβ),BLUE_(M_(r))(Kβ)=BLUE_(M_(t))(Kβ)成立的等价条件.