矩阵损失下增长曲线模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

在矩阵损失函数下，讨论多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性，在几种容许性定义下，参数KL的线性估计在线性估计类中是可容估计的充要条件被获得。     

增长曲线模型中回归系数的线性估计的可容许性

对增长曲线模型,当协差阵是降秩的,在矩阵损失函数下,本文分别给出了回归系数的线性估计在非齐次线性估计类和全体估计类中是可容许估计的条件.     

带有线性约束的多元回归模型中回归系数的线性估计的可容许性

针对矩阵风队，给出了矩阵估计量的多种优良性准则，在这些准则下，得到了带有线性约束的多元回归系数的线性估计是可容许的充要条件，进而由于不同的线性约束所引起的可容许的估计类的不同，我们得到了不同的估计类之间的一种刻划。     

一般生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

给出了生长曲线中共同均值参数的线性估计在一切估计类中可容许的一个充分条件，并给出了在线性估计类中可容许性的又一证法。     

共同均值矩阵的线性估计的泛容许性

本文给出了共同均值矩阵可估函数的线性估计的泛容性定义，并得到了共同均值矩阵可估函数的线性估计分别在齐次和非齐次线性估计类中的泛容许性特征。     

二次损失下增长曲线模型回归系数非齐次线性估计的可容许性特征

本文讨论了增长曲线模型回归系数非齐次线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性,得到了在估计类￡中KBL的非齐次线性估计在这六种容许性定义下可容许的充要条件.     

在二次损失下参数估计的可容许性

一方面讨论了在模型H4及二次损失L1下,LY是SXB在线性估计类中的可容许性估计的充分必要条件,另一方面讨论了在模型H4中,当参数ξ服从N(O,In(⊕)V)时,假定这个新的模型记为H41,讨论此模型下参数估计的可容许性的充分条件.     

线性约束下增长曲线模型中参数的线性估计的可容许性

利用矩阵的向量化方法,研究了带线性约束的增长曲线模型中可估函数的线性估计在非齐次线性估计类中可容许的充要条件。     

多元线性模型中线性预测的可容许性

对于一般的多元随机效应线性模型中线性预测的可容许性,使用统计决策理论,可得出六种不同形式的可容许性定义。对于每一个不同的定义,可分别得到一个线性预测是可容许测的充要条件,并证明它们在齐次线性预测类中是一致的。     

平方损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计

对Pareto分布主要作了以下的工作:在平方损失函数下,给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是_口J容许.     

二次损失下一般Gauss-Markov模型中可估函数的Minimax可容许性

对一般Gauss-Markov模型在齐次线性估计类中研究了Minimax可容许性,得出了线性Minimax估计在齐次线性估计类中可容许性的充分必要条件,接着对二次损失函数作了一些修改,采用类似齐次线性估计类中Minimax可容许性的研究方法,在非齐次线性估计类中研究了Minimax可容许性,得出了线性Minimax估计在非齐次线性估计类中可容许性的充分必要条件。     

混合系数线性模型参数的可容许估计

讨论了混合系数线性模型参数估计,给出了完全随机系数的线性模型参数的新估计,证明了这个估计量的可容许性.     

对称熵损失下一类指数分布族的Bayes估计

文中研究了在对称熵损失函数下,一类指数分布族参数的Bayes估计及其可容许性,并讨论了一类形式cT＋d的可容许性.     

多元回归系数非齐次线性估计在新的优良性准则下的容许性

考虑多线性模型和矩阵损失函数:其中X和U≥0和巳知矩阵,(?)和V≥0(但V≠0)是未知参数矩阵,本文在新的容许性意义下,得到了S(?)的非齐次线性估计LY+a在非齐次线性估计类￡中是可容许的充要条件。     

多元线性回归模型分析的应用——以汉中市中学教师薪金影响因素分析为例

考虑汉中市的中学教师薪金与他们的资历、性别、教育程度及培训情况等因素及其关连性.该文主要应用多元线性回归模型,来拟合多个影响因素对一个变量的影响.通过经济模型的建立、分析及MATLAB程序求解加深对多元回归模型的理解.最后通过统计分析,说明此模型在实践中的可行性,并对短期内的情况进行预测.