一类线性模型参数的Bayes估计及其优良性 被引量：14

1

作者 霍涉云 张伟平 韦来生 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期773-776,802,共5页

导出了一类线性模型中参数的Bayes线性无偏估计.在均方误差矩阵准则、predictive Pit mancloseness(PRPC)和posterior Pit man closeness(PPC)准则下分别研究了Bayes线性无偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性.

关键词 广义最小二乘估计 Bayes线性无偏估计 均方误差矩阵准则 PRPC准则 PPC准则

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线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：6

2

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期265-270,共6页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness... 在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性. 展开更多

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 均方误差矩阵准则 相对效率 PRPC准则

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错误指定模型中回归系数混合估计的小样本性质 被引量：7

3

作者 韦来生 林明 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期253-259,共7页

在均方误差矩阵（ＭＳＥＭ）准则和ＰｉｔｍａｎＣｌｏｓｅｎｅｓ（ＰＣ）准则下。

关键词 混合估计 错误指定模型 线性回归 回归系数

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线性模型中回归系数广义岭估计的小样本性质 被引量：8

4

作者 韦剑 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期936-940,共5页

在均方误差矩阵准则和Pitman closeness(PC)准则下讨论了线性回归模型中回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性及其相对效率的界.

关键词 线性回归模型 最小二乘估计 广义岭估计 均方误差矩阵准则 PC准则 相对效率

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线性模型中回归系数和误差方差的同时Bayes估计的优良性 被引量：4

5

作者 陈玲 韦来生 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第6期763-774,共12页

在线性模型中回归系数与误差方差具有正态-逆Gamma先验时,导出了回归系数与误差方差的同时Bayes估计.在均方误差矩阵准则和Bayes Pitman closeness准则下,研究了回归系数的Bayes估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性,还讨论了误差方差的B... 在线性模型中回归系数与误差方差具有正态-逆Gamma先验时,导出了回归系数与误差方差的同时Bayes估计.在均方误差矩阵准则和Bayes Pitman closeness准则下,研究了回归系数的Bayes估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性,还讨论了误差方差的Bayes估计在均方误差准则下相对于LS估计的优良性. 展开更多

关键词 线性模型 BAYES估计 最小二乘估计 均方误差(矩阵)准则 BAYES Pitman closeness准则

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一般线性模型中参数的平衡广义LS估计 被引量：2

6

作者 邱红兵 罗季 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期66-71,125,共7页

基于平衡损失的思想,对一般线性模型提出了一种全面地度量估计优良性的标准,给出了在此标准下回归系数的平衡广义最小二乘估计,并讨论了其优良性.得到了该估计为无偏估计的充分必要条件,以及在一定条件下,在均方误差损失的准则下平衡广... 基于平衡损失的思想,对一般线性模型提出了一种全面地度量估计优良性的标准,给出了在此标准下回归系数的平衡广义最小二乘估计,并讨论了其优良性.得到了该估计为无偏估计的充分必要条件,以及在一定条件下,在均方误差损失的准则下平衡广义最小二乘估计优于最佳线性无偏估计的充分必要条件. 展开更多

关键词 线性模型 参数估计 平衡LS估计 均方误差矩阵 最佳线性无偏估计

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Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性 被引量：1

7

作者 刘谢进 缪柏其 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期605-609,共5页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 岭估计 均方误差矩阵准则 平衡损失风险函数准则

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线性模型中回归系数和误差方差同时的经验Bayes估计及其优良性 被引量：1

8

作者 陈玲 韦来生 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2012年第6期583-600,共18页

在线性模型中,当先验分布中超参数部分未知时,构造了回归系数和误差方差的同时参数型经验Bayes估计(PEBE).在均方误差矩阵(MSEM)准则下,讨论了回归系数的PEBE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性;在均方误差(MSE)准则下讨论了误差方差的PEB... 在线性模型中,当先验分布中超参数部分未知时,构造了回归系数和误差方差的同时参数型经验Bayes估计(PEBE).在均方误差矩阵(MSEM)准则下,讨论了回归系数的PEBE相对于最小二乘估计(LSE)的优良性;在均方误差(MSE)准则下讨论了误差方差的PEBE相对于其LSE的优良性.当先验分布中超参数全部未知时,重新构造了回归系数和误差方差的同时PEBE,并给出了它们在MSE准则下相对LSE优良性的模拟结果. 展开更多

关键词 线性模型 参数型经验Bayes估计 最小二乘估计 均方误差(矩阵)准则 模拟结果

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方差分析模型中参数的经验Bayes估计及其优良性问题

9

作者 韦来生 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1997年第2期163-174,共12页

本文考虑单向分类的方差分析模型，构造了Ｐ′α的线性Ｂａｙｅｓ估计和经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，此处αａ×１是效应参数向量，Ｐａ×ｋ是常数矩阵．在较一般的条件下，基于均方误差矩阵准则和ＰｉｔｍａｎＣｌｏｓｅｎｅ... 本文考虑单向分类的方差分析模型，构造了Ｐ′α的线性Ｂａｙｅｓ估计和经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，此处αａ×１是效应参数向量，Ｐａ×ｋ是常数矩阵．在较一般的条件下，基于均方误差矩阵准则和ＰｉｔｍａｎＣｌｏｓｅｎｅｓｓ准则。 展开更多

关键词 方差分析模型 均方误差 经验贝叶斯估计 优良性

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半参数回归模型中参数的Bayes估计 被引量：3

10

作者 李琪琪 韦来生 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期881-886,共6页

导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.

关键词 半参数回归模型 贝叶斯最小风险线性无偏估计(BMRLUE) 最小二乘权估计(LSWE) 均方误差矩阵(MSEM)准则 PRPC准则 PPC准则

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生长曲线模型中参数的Bayes线性无偏估计 被引量：3

11

作者 周静雯 韦来生 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2008年第6期639-647,共9页

本文在平方损失下导出了生长曲线模型中参数的Bayes线性无偏估计(LUE),并在均方误差矩阵(MSEM)准则下研究了Bayes LUE相对于广义最小二乘估计(GLSE)的优良性.对于非满秩情形,获得了可估函数的Bayes LUE并讨论了其优良性问题.

关键词 生长曲线模型 Bayes线性无偏估计 广义最小二乘估计 均方误差矩阵准则

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约束条件下的线性贝叶斯估计 被引量：1

12

作者 林盼盼 张凤月 王立春 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期269-280,共12页

本文提出等式约束下线性模型中回归参数的线性贝叶斯估计,证明其在均方误差矩阵准则下相对于约束最小二乘估计的优越性,并采用蒙特卡洛模拟和数值算例验证其优越性.

关键词 等式约束 线性贝叶斯估计 约束最小二乘估计 均方误差矩阵 蒙特卡洛模拟

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回归系数的一类线性估计相对于GLS估计的优良性

13

作者 陈敏 杨檫瑀 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期995-1000,共6页

对线性回归模型中的一类线性估计,在均方误差矩阵准则和PC准则下,研究了它相对于广义最小二乘估计的优良性.当设计阵为非列满秩时,讨论了回归系数的可估函数的优良性.

关键词 线性回归模型 线性估计 广义最小二乘估计 均方误差矩阵准则 PC准则

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部分线性变系数模型的加权随机约束主成分估计

14

作者 张巍巍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第22期19-22,共4页

文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究... 文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究估计量的有效性,最后通过蒙特卡洛数值模拟研究了估计量的有限样本性质。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 Profile最小二乘方法 主成分估计 加权混合估计 均方误差矩阵准则

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