线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

刘谢进; 缪柏其

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线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

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在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiased minimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

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来源
《中国科学技术大学学报》|2009年第3期|265-270|共6页
作者
刘谢进; 缪柏其;
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作者单位

淮南师范学院数学与计算科学系,安徽淮南,232001;

中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥,230026;

中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥,230026;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
Bayes线性无偏最小方差估计; 最小二乘估计; 均方误差矩阵准则; 相对效率; PRPC准则;

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