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题名SURS中回归系数GCIE系列的极限问题
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作者
丁晖
丁树良
甘登文
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机构
江西师范大学计算机系
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出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
1999年第3期213-218,共6页
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基金
江西省自然科学基金
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文摘
讨论了半相依回归系统(SURS)中回归系数的广义协方差改进估计(GCIE)的效率问题,得出了几种估计的效率度量公式在极限意义下等价的结论.以该结论为基础,我们对一些简单的协方差结构的SURS中回归系数的GCIE系列进行计算机模拟,得到了m=3时,在这些模型下,GCIE的极限便是最佳线性无偏估计的结论.
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关键词
估计效率
半相依回归模型
广义协方差改进估计
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Keywords
estimation effeciency
seemingly unrelated regression system(SURS)
generalized covariance improvement estimate(gcie)
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名广义协方差改进估计的优良性
被引量：2
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作者
丁树良
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机构
江西师范大学计算机系
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出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
1992年第3期203-208,共6页
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基金
江西省自然科学基金
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文摘
对半相依回归线性系统,我们周期地使用迭加信息的方法,得出了回归系数广义协方差改进估计。这个估计系列的方差是单调不增的。它改进了回归系数的协方差改进估计。特别当m=2时,我们不对误差向量的分布及设计阵之间的关系作出任何假设,而得到广义协方差改进估计的极限便是BLUE的结果;当协方差阵未知时,得到了两步估计的表达式。
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关键词
广义
协方差
改进估计
线性回归
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Keywords
seemingly unrelated regression equations
covariance improvement estimate (CIE)
generalized CIE
best linear unbiased estimator
two-stage estimator
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名观察次数不等的SURS中回归系数的两步估计
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作者
丁树良
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机构
江西师范大学计算机系
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出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
1998年第1期24-32,共9页
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基金
江西省自然科学基金
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文摘
该文着重讨论协方差阵未知时观察次数不等的半相依回归系统（ＳＵＲＳ（ＵＮＯ））中回归系数β的两步估计问题，对３个因素的４８种不同水平组合进行ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟，并对模拟结果进行统计检验，发现在我们给出的ｓｄ准则下：１．使用Ｓｃｈｍｉｄｔ推荐的估计量导出的两步Ｚｅｌｎｅｒ估计（ＴＺＥ）性质不好；特别是模拟中相关系数很高（＞０．９４８）时表现更差；２．一般情况下，两步广义协方差改进估计的行为比ＴＺＥ更好；３．β或的不同估计方法、设计阵的不同选取、模拟中对的选择不同，都对两步估计有影响．
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关键词
半相依回归系统
回归系数
两步估计
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Keywords
seemingly unrelated regression system,generalized covariance improvement estimate,two stage estimator,Monte Carlo method,Willcoxon Wilcox's rank sum test
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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