齐次等式约束线性回归模型条件根方估计的效率

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第2 4卷 第 4期
2 1年 l 01 2月
湖南理 【 学院学 报( 自然 科学 版)
J un l f u a s tt o i c dT c n l y( trl c n e) o r a o n nI tue f ce e n eh oo Na a S i c s H ni S n a g u e
、 I 4 NO 4 _ . 0 2
De . 01 c2 l
Leabharlann Baidu
齐次等式约束线性 回归模型条件根方估计 的效 率
农秀丽, 彭展声
( 广西民族师范学院 数学 与计算机科学 系,广西 崇左 52 0 ) 3 2 0 摘 要:对 齐次等 式约束线性 回归模型 回归 系数 的约束最小二 乘估计提 出改进,引入一种 估计的相对效率,证 _在一 月 】
定条件 下,狭 义条件根方估计 、广义条件 根方估计 的效率均比约束最小二 乘估计 高.
关 键 词 : 方估 计 :估 计 效率 :均 方 误 差 根
中 图分 类 号 : 2 2 O 1
文献标识码: A
文章 编 号 : 625 9 (0 0 .0 60 17 —2 82 1)40 1.3 1
Absr c :T e p o lm f i r v n h e s q a e si t s c n i e e n t e l e r r g e so d 1 h ea i e ta t h r be o mp o i g t e la ts u r s e tma e i o sd r d i h i a e r s i n mo e . e r lt n T v e c e c f si t n i p o o e . t sp o e h t h e ai e e c e c f h e e ai e o t q a e si t n i n tlwe i f in yo t e ma i r p s d I i r v d t a er ltv f in y o e g n r l d r o u r s e t o s t i t z s mai s o o r o t a a f o t q a e si t n h n t t o u r se tma i h o r s o Ke r s r o q a e si t n r lt ee c e c ; a q a e ro y wo d : o t u r se t s ma i ; ea i f in y me n s u r s r r o v i e
为误 差 方差 ,尺为 q P的矩 阵, ∈B { R : =0 为待估 参 数 向量 . 文 均假 设 rn ( =P ( 满秩 ) } 本 ak ) 列 ,
r kR : ( a ( ) q 行满秩) n 成立, 的R s 则 L 估计…为

WX T .
(1 1
其 中 W =S —Si' S 。 尺 ,S= [ 。 】 RR R一
齐 次等式 约束 的线 性 回归模 型 为
』= f ∈ E )0 o(= I x + (=, v) l , P C P Y

f1 I
0.
其中 y为 l × 的观察向量, 为 X P的设计矩阵,e n l 为 × 的随机误差向量,, 为 阶单位矩阵,o >0 -
均高于约束最小二乘估计 的效率. 定义 l 在模 型( ) 未知参数 的估计 … I下,
l ( ) W XT _ W =( )W ∥ () 3
称为 的狭义条件根方估计, 其中 0 k l )= d g ̄ , k 0…, Q ,w 的定义同 卜艾,Q < < ,( Q i (一 …,… , 0 a - , )
收稿 日期 : 0 1 70 2 1. —5 0 基 金项 目 :广西 自然 科学 摹金 项 目(0 O NS A 1 16;广 婀高 校 优 秀 人 资助 项 H( 教 人 ( 0 0] 5 l 2 |GX F 0 3 l) 桂 2 1 6 :l (b m2 0 0 ) y x 0 9 8

的均方误 差 为
ME 0 . S() . l ∑ f =2

( 2 )

这里 丑≥ ≥…≥ > 为 的特征根. 0 在一定的条件下,MS ( 可 以变得很大 , Ef ) l j 凶此效果不婵想.
为此 ,夏l , 在无 约束 线性 回归模 型下 分 别提 出了狭 义根 方估 计 及广 义根 方估 计 ,史 在齐 次 等式 约 束 下 提 出线性 回归模 型 的 条件 根方 估计 .经 过理 论 推证 及数 据模 拟 ,均说 明根方 估计 确 实改 进 了 L s估计 .本 文在 史【研究 的基 础 上,引入 一 种估计 的相对 效率 ,证 明狭 义 条件根 方估 计 和广 义 条件根 方估 计 的效率 u 1
TheRe a i eEf c e y o l tv f i nc fTheCo i ndii na o qua e to l Ro tS rs Es m tq n Re t i t d i a O E: i a i n i s r c e Li rM o l ,  ̄ t o 。 nc ne a r de
N 0N G i—i P X u l. ENG a .h n Zh n s e g
( p rme t f ah maisa dCo ue ce c , a g r l iesyfr t n l is Ch n z o5 2 0 , ia De at n M te t n mp trsin e Gu n Xi ma v rt o i ai e , o g u 3 2 0 Chn ) o c No Un Na o t
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