增长曲线模型中Gauss－Markoff估计的最优性 被引量：4

1

作者 张宝学 鹿长余 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1994年第2期12-15,共4页

给出了增长曲线模型的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计，研究了增长曲线模型下Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计的最大概率性质。

关键词 增长曲线模型 最大概率估计 g-M估计

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广义Gauss—Marcov估计的一个最优性 被引量：4

2

作者 张双林 刘业秋 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 1994年第4期14-17,共4页

Ｍｉｒ，Ｍ．ＡＬｉ（１９９０）［１］，从一个新的角度刻划了线性模型中Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｃｏｖ估计的一种最优性，即Ｇａｕｓｓ—Ｍａｒｃｏｖ估计落主以被估数为中心的任意一个球内的概率不小于任一个线性无偏估计落在此球内的概... Ｍｉｒ，Ｍ．ＡＬｉ（１９９０）［１］，从一个新的角度刻划了线性模型中Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｃｏｖ估计的一种最优性，即Ｇａｕｓｓ—Ｍａｒｃｏｖ估计落主以被估数为中心的任意一个球内的概率不小于任一个线性无偏估计落在此球内的概率。本文把［１］中的结果推广到广义线性模型中，并且避免了［１］中证明的错误之处。 展开更多

关键词 g-M估计 广义g-M估计 最优性

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Gauss-Markoff估计的协方差改进形式及其在SUR模型中的应用 被引量：2

3

作者 刘金山 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1997年第4期413-420,共8页

本文采用并推广Rao[1]的协方差改进原理，证明了线性模型（1．1）的Gauaa－Markoff估计（1．2）具有协方差改进形式＝（X′X）－1X′Y－（X′X）－1X′VN［NVN］＋NY，其中N＝I－X（X′X）－1X′．这一结果用于SUR系统yi＝Xiβi＋εi（i... 本文采用并推广Rao[1]的协方差改进原理，证明了线性模型（1．1）的Gauaa－Markoff估计（1．2）具有协方差改进形式＝（X′X）－1X′Y－（X′X）－1X′VN［NVN］＋NY，其中N＝I－X（X′X）－1X′．这一结果用于SUR系统yi＝Xiβi＋εi（i＝1，2，…，m），容易得到Zellner两步估计的有限样本性质．本文得到了一类系统的有限样本方差结果，从而完善了一些已有结果． 展开更多

关键词 协方差 g-M估计 SUR模型 线性回归

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具有两个方差分量的一般随机效应线性模型中回归系数和参数的G-M估计 被引量：3

4

作者 王新成 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1989年第1期22-25,共4页

本文考虑具有两个方差分量的一般随机效应线性模型Y=Xβ+e。对该模型随机回归系数和参数的线性可估函数Sα+Qβ,给出了Sα+Qβ的G—M估计存在的充要条件与其所有的G—M估计。

关键词 线性模型 随机 g-M估计

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SUR 回归模型中最小二乘估计与 Gauss-Markof 估计及两步估计重合的条件 被引量：1

5

作者 吴贤毅 王筑娟 《贵州工业大学学报（自然科学版）》 CAS 1998年第2期9-14,共6页

讨论了（１）如何确定ＳＵＲ回归模型的协方差参数矩阵的列展空间；（２）在什么条件之下，ＳＵＲ回归模型的最小二乘估计，Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆ估计，及Ｚｅｌｎｅｒ的两步估计可以相等。此外，也得到了关于最小二乘估计在线性无... 讨论了（１）如何确定ＳＵＲ回归模型的协方差参数矩阵的列展空间；（２）在什么条件之下，ＳＵＲ回归模型的最小二乘估计，Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆ估计，及Ｚｅｌｎｅｒ的两步估计可以相等。此外，也得到了关于最小二乘估计在线性无偏估计类中的容许性的某些结果。 展开更多

关键词 SUR回归模型 最小二乘估计 两步估计 g-M估计

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误差的协方差阵不正确时的Gauss─Markov估计

6

作者 张帼奋 林春土 《浙江大学学报（自然科学版）》 CSCD 1996年第5期510-516,共7页

考虑线性模型ｙ＝Ｘβ＋ε，其中Ｅ（ε）＝０，Ｄ（ε）＝Ｖ０，记为（ｙ，Ｘβ，Ｖ０），当Ｖ０被弄错当成Ｖ１时，记为（ｙ，Ｘβ，Ｖ１）．对于两个问题，一是Ｘβ在（ｙ，Ｘβ，Ｖ１）下的ＢＬＵＥ也是Ｘβ在（ｙ，Ｘβ，Ｖ０）下... 考虑线性模型ｙ＝Ｘβ＋ε，其中Ｅ（ε）＝０，Ｄ（ε）＝Ｖ０，记为（ｙ，Ｘβ，Ｖ０），当Ｖ０被弄错当成Ｖ１时，记为（ｙ，Ｘβ，Ｖ１）．对于两个问题，一是Ｘβ在（ｙ，Ｘβ，Ｖ１）下的ＢＬＵＥ也是Ｘβ在（ｙ，Ｘβ，Ｖ０）下的ＢＬＵＥ的充要条件是什么，二是Ｘβ在（ｙ，Ｘβ，Ｖ０）和（ｙ，Ｘβ，Ｖ１）下有公共的ＢＬＵＥ的充要条件是什么，本文在已有结论上又给出了几条新的等价的充要条件，并将众多等价的充要条件给出统一的证明． 展开更多

关键词 线性模型 BLUE 参数估计 g-M估计 误差

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ARMA序列MA参数G-M估计的强相合性

7

作者 陈伏兵 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1999年第2期135-140,共6页

文献［１］给出了ＡＲＭＡ序列ＭＡ参数的Ｇ－Ｍ估计，并证明了估计的渐近正态性．本文证明了这种估计的强相合性．

关键词 g-M估计 强相合性 ARMA序列 参数估计

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ARMA序列MA参数G-M估计的渐近正态性

8

作者 陈伏兵 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1999年第3期19-21,24,共4页

证明了 Ａ Ｒ Ｍ Ａ 序列 Ｍ Ａ 参数 Ｇ－ Ｍ

关键词 ARMA序列 g-M估计 MA参数 渐近正态性

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ARMA 序列 AR 参数 G-M 估计的渐近正态性

9

作者 陈伏兵 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第5期155-157,共3页

证明了ＡＲＭＡ序列ＡＲ参数ＧＭ估计的渐近正态性．

关键词 ARMA序列 AR参数 g-M估计 渐近正态性

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方差分量模型中保G-M估计的线性变换

10

作者 温忠粦 章前 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1997年第4期27-29,共3页

考虑方差分量模型（Ｙ，Ｘβ，ｔｉ＝１σ２ｉＶｉ），假设Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计存在．本文给出了可观测的随机向量Ｙ的线性变换Ｆ为保Ｇ－Ｍ估计的变换（即存在ＦＹ的线性函数为Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计）的充要条件，并指出在变换前后的模型中... 考虑方差分量模型（Ｙ，Ｘβ，ｔｉ＝１σ２ｉＶｉ），假设Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计存在．本文给出了可观测的随机向量Ｙ的线性变换Ｆ为保Ｇ－Ｍ估计的变换（即存在ＦＹ的线性函数为Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计）的充要条件，并指出在变换前后的模型中，Ｘβ的Ｇ－Ｍ估计相同． 展开更多

关键词 方差分量模型 g-M估计 线性变换

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线性变换对带约束奇异线性模型的条件G-M估计的影响

11

作者 章前 《应用数学》 CSCD 1998年第4期49-52,共4页

考虑带约束奇异线性模型Y=Xβ＋ε，Lβ＝0，E（ε）＝0，cov（ε）＝σ²V，其中V为非负定矩阵，X为任意秩．文章研究了观察向量Y的线性变换对回归系数条件可估函数Sβ的G－M估计的影响，并将条件可估子空间μ（... 考虑带约束奇异线性模型Y=Xβ＋ε，Lβ＝0，E（ε）＝0，cov（ε）＝σ²V，其中V为非负定矩阵，X为任意秩．文章研究了观察向量Y的线性变换对回归系数条件可估函数Sβ的G－M估计的影响，并将条件可估子空间μ（X’L’）划分成Ω＋Ω_＋Ω₂.当μ（S’）Ω时，Sβ的条件G-M估计在模型变化后其优良性不变；当μ（S’）Ω₁时，模型变化后Sβ仍可估，但Sβ的条件G－M估计的方差要变大；当μ（S’）Ω₂时，Sβ不可估． 展开更多

关键词 奇异线性模型 g-M估计 条件可估子空间 线性变换

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随机回归系数和参数的G—M估计同时关于设计阵和散布阵的稳健性

12

作者 詹金龙 陈建宝 鄄晓云 《昆明工学院学报》 1992年第3期84-90,共7页

考虑随机效应线性模型:y=Xβ+ε,Eβ=Aα,Eε=0,VAR(β′,ε′)′=σ~2 diag(I_p,I_n)针对线性可估函数ω′_1α,ω′_2β和ω′_1α+ω′_2β,我们分别给出了其G-M估计同时关于设计阵和散布阵是稳健的充要条件。

关键词 设计 散布阵 稳健性 g-M估计

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有缺失数据的2×2×2列联表的参数估计 被引量：1

13

作者 李开灿 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2003年第2期48-52,共5页

本文讨论了缺失数据的 2× 2× 2列联表的参数估计问题 ,通过给出适当的模型和观测数据模式 ,我们给出了各列联表各细胞参数的估计 ,并且证明这些估计是G

关键词 观测数据模式 超图估计 统计图模型 g-Markov估计 ML估计 抽样调查 缺失数据 列联表 参数估计

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基于应变数线性变换的约束广义G-M估计(英文)

14

作者 于义良 《天津商学院学报》 2002年第3期5-7,14,共4页

考虑线性变换对约束线性模型回归系数的影响问题 .证明了观测数据的线性变换对于约束模型的影响可以通过一个可用两步约束最小二乘法解决的约束回归问题进行分析 ,得到了回归系数的约束可估函数的约束最佳线性无偏估计不受变换影响的充... 考虑线性变换对约束线性模型回归系数的影响问题 .证明了观测数据的线性变换对于约束模型的影响可以通过一个可用两步约束最小二乘法解决的约束回归问题进行分析 ,得到了回归系数的约束可估函数的约束最佳线性无偏估计不受变换影响的充要条件 . 展开更多

关键词 应变数线性变换 约束广义g-M估计 约束线性模型 两步约束最小二乘法 伪变量 回归系数 约束可估函数

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纵向研究中控制时依混杂的G方法 被引量：2

15

作者 梁洁 和思敏 +1 位作者 陈淑婷 王彤 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1871-1875,共5页

传统分析方法不能有效地控制纵向研究中的时依混杂以得到无偏因果效应估计值。本研究解释了纵向研究中正确控制时依混杂的必要性,概述了现有控制时依混杂的G方法——参数g-formula、逆概率加权和G估计,并通过比较它们的优缺点和适用情况... 传统分析方法不能有效地控制纵向研究中的时依混杂以得到无偏因果效应估计值。本研究解释了纵向研究中正确控制时依混杂的必要性,概述了现有控制时依混杂的G方法——参数g-formula、逆概率加权和G估计,并通过比较它们的优缺点和适用情况,为研究者在纵向研究中估计因果效应提供参考。 展开更多

关键词 时依混杂 参数g-formula 逆概率加权 g估计

原文传递

G谱估计的渐近性质

16

作者 李仲廉 常学将 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1989年第3期403-410,共8页

本文首次证明了G谱估计用来估计实正态的ARMA模型的谱密度时是渐近正态的。同时,进一步给出一个例子,说明它不是优效渐近正态的。

关键词 g谱估计 ARMA模型 渐近性

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