【摘 要】
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线性模型是数理统计中一类基本模型,因其丰富的内容,普遍的应用,成为当代统计学中一个重要的研究分支.而对参数估计的讨论又是研究线性模型的一项基本工作.克服线性模型的复
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线性模型是数理统计中一类基本模型,因其丰富的内容,普遍的应用,成为当代统计学中一个重要的研究分支.而对参数估计的讨论又是研究线性模型的一项基本工作.克服线性模型的复共线性问题一直是统计学研究的热点,常用的方法是使用有偏估计.然而,线性模型中的自相关问题也不容忽视.目前,同时解决自相关和复共线性问题的研究越来越受重视.本文研究了线性模型中的随机限制s-K估计和主成分s-K估计.得到了各新估计量优于其它估计量的充要条件,并给出了数值模拟.全文分为四章,第一章简述了有偏估计的背景和研究进展,介绍了相关的预备知识.第二章提出了线性模型中一类新的随机限制s-K估计,并给出了均方误差矩阵比较.第三章介绍了相依误差线性模型中的随机限制s-K估计,同时给出了新估计量优于其它估计量的充要条件.第四章,提出了相依误差线性模型中的主成分s-K估计,并证实了新估计量在均方误差阵标准下的优良性.
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