线性模型回归系数的c-(K,S)型估计的小样本性质

根据线性回归模型Y=Xβ+,εE(ε)=0,COV(ε)=σ2,对回归系数的有偏估计c-(K,S)型估计进一步研究;讨论了c-(K,S)型估计的基本性质;并在均方误差阵(M SEM)准则下讨论了c-(K,S)型估计相对于最小二乘估计的优良性,有助于线性回归系数有偏估计的进一步改进.

线性模型回归系数c-(K,S)型估计的优良性

根据线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,COV（ε）=σ^2I,对回归系数的有偏估计c-（K,S）型估计进一步研究;讨论了c-（K,S）型估计的优良性,在一定的条件下获得β_c（K,S）估计与LS估计的相对效率的界,并由此得出在设计阵病态时,β_c（K,S）型估计的精度明显高于LS估计;最后,证明了c-（K,S）型估计的可容许性,从而有助于病态线性回归系数有偏估计的进一步改进.

对Stein的SLS估计的改进研究

提出一类新的估计——c-(K,S)型估计,证明了在均方误差意义下运用泛岭回归技术可以改进S te in的SLS估计,同时给出了参数的最优值满足的条件.