混合系数线性模型与约束线性模型的参数估计

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本文主要研究了混合系数线性模型以及有约束的线性模型参数估计的改进问题。给出了混合系数线性模型参数的局部根方估计，岭估计和线性约束下的线性模型参数的Stein型估计及其改进估计；讨论了各估计的优良性。具体工作如下： (1)给出了混合系数线性模型参数的局部根方估计dL(k)和dL(k)(0＜k＜1)，并证明了通过参数k的选取，可使局部根方估计dL(k)和dL(k)在均方误差意义下优于LS估计，并针对dL(k)讨论了局部根方估计的可容许性、优效性及其对LS估计抗干扰性的改进。 (2)给出了混合系数线性模型参数的俩种岭估计，并证明了在均方误差意义下，岭估计要优于LS估计，讨论了岭估计的可容许性以及参数的选取。 (3)给出了一种线性约束下的线性模型参数向量的stein型估计，分别得出了在MSEM和MSE意义下新的估计优于约束最小二乘估计的充要条件，最后讨论了参数的选择。 (4)讨论了对线性约束下线性模型参数的Stein型估计的改进，得出了在MSEM意义下改进后的的估计优于约束最小二乘估计的充要条件，由最小化均方误差法得到一个广义的Stein型估计。

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作者
陈静;
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作者单位

东南大学;

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授予单位东南大学;
学科概率论与数理统计
授予学位硕士
导师姓名朱道元;
年度 2005
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类一般数理统计;
关键词
最小二乘估计; 岭估计; 根方估计; Stein型估计; 线性模型; 参数估计;

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