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多元线性回归模型中的经验Bayes检验

         

摘要

本文研究了线性模型中参数的经验Bayes检验的渐近最优性及其收敛速度问题。假设模型为Y=Xβ+ε,基中ε~N(0,σ~2I),σ~2未知。通过利用X,Y和n个相互独立的历史样本,我们构造了θ=(β~1,σ~2)′的经验Bayes检验,并证明了该检验与最优的Bayes检验相比是渐近最优的,而且其收敛速度可以任意接近O(n^(-1/2))。

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