奇异增长曲线模型中参数阵的最优估计及最小二乘估计的有效性

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考虑奇异增长曲线模型:Y=ABC+E,其中A、C均为已知矩阵,B是未知回归系数阵,Y为观测资料阵,Y为观测资料阵,E=(ε<,(1)>…ε<,(n)>)′为随机误差阵,假定Eε<,(i)>′=∑,i=1,2…n,Eε<,(i)>ε<,(j)>′=0,i≠j,这里∑≥0.当∑＞0时,众多文献讨论了回归系数阵B及其可估参数函数KBL的在矩阵非负定意义下的最优估计(BLUE),研究了它的一个最大概率性质,并且讨论了最小二乘估计成为最佳线性无偏估计的充分必要条件,在此基础上给出了均值矩阵的最小二乘估计与BLUE的偏差估计,定义了LSE相对于BLUE的一个相对效率,并给出了它的界.

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作者
桂咏新;
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作者单位

华中师范大学;

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授予单位华中师范大学;
学科概率论与数理统计
授予学位硕士
导师姓名刘贤龙;
年度 2003
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类晶体对称性;
关键词
奇异增长曲线模型; 最佳线性无偏估计; 最小二乘估计; 可估参数函数; 相对效率;

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