混合线性模型效应参数的影响分析

该文考虑非平衡混合线性模型的影响分析及强影响点的探测问题．文中导出了在单点剔除模型下效应参数的经验Ｂａｙｅｓ估计与原模型下对应估计的相互关系．利用Ｃｏｏｋ距离和协方差比统计量，我们分别给出了剔除单个数据点对固定效应和随机效应参数估计以及估计精度的影响度量．最后，给出具体的计算方法，并对一实例进行分析．

偏F—检验的局部影响分析

本文针对一般线性回归模型,利用局部影响的思想,采用求导的方法,研究了在三种扰动方式下(方差加权扰动,响应扰动,设计阵列扰动),偏F—检验的最大影响。通过实例分析,取得了较为满意的结果。

矩阵t－分布的渐近分布

本文论证了在一定的条件下，矩阵ｔ－分布的渐近分布为矩阵正态分布。

增长曲线模型中UMRE估计和UMRU估计的存在性

对于一般的增长曲线模型，在一般的矩阵损失和二次损失下。用统一的方法分别给出了回归系数矩阵的任一指定可估函数存在一致最小风险同变（ＵＭＲＥ）估计（分别在仿射变换群和转移变换群下）和一致最小风险无编（ＵＭＲＵ）估计的充要条件，以及所有可估函数恒存在ＵＭＲＥ估计和ＵＭＲＵ估计的充要条件，最后将结果应用于一些特殊模型。