摘要
本文研究了一般Gauss-Markov模型中回归系数的最优线性无偏估计的相对效率问题.利用Lagrange乘数法,获得了回归系数的最优线性无偏估计.并在此基础上定义了最优线性无偏估计的两种相对效率.
In this article, the relative efficiencies of the best linear unbiased estimation of regression coefficient in the general Gauss-Markov model are investigated. By the Lagrange multiplier method, the best linear unbiased estimate is obtained . On the basis of this, the definitions of two kinds of relative efficiencies of the best linear unbiased estimate are given.
出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2010年第6期1059-1064,共6页
Journal of Mathematics
基金
东华理工大学校长基金(DHXW0729)
关键词
平衡损失函数
回归系数
最优线性无偏估计
相对效率
balanced loss function
regression coefficient
best linear unbiased estimate
relative efficiency.
