半参数回归模型中参数的Bayes估计  

The Bayes estimation of parameters in semi-parametric regression model

作　　者：李琪琪[1] 韦来生[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥230026

出　　处：《中国科学技术大学学报》2010年第9期881-886,共6页JUSTC

基　　金：中国科学院知识创新工程重要方向项目(KJCX3-SYW-S02)资助

摘　　要：导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.The Bayesian minimum risk linear unbiased estimator(BMRLUE)of parameters was derived in semi-parametric regression model.The superiorities of the BMRLUE over least square weight estimator(LSWE)was studied in terms of the mean square error matrix(MSEM)criterion,PRPC and PPC criterion.

关 键 词：半参数回归模型 贝叶斯最小风险线性无偏估计(BMRLUE) 最小二乘权估计(LSWE) 均方误差矩阵(MSEM)准则 PRPC准则 PPC准则 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]