分块半相依线性回归模型的参数估计  

Parameter Estimation in Partitioned Seemingly Unrelated Regression Model

作　　者：张莉莉[1] 史建红[2] 乔建国[2] 

机构地区：[1]山西省晋中学院师范分院,榆次山西030600 [2]山西师范大学数学与计算机科学学院,临汾山西041004

出　　处：《数学研究》2008年第1期97-102,共6页Journal of Mathematical Study

基　　金：山西师范大学自然科学基金(YZ06001)

摘　　要：考虑一般的分块半相依线性回归(SUR)模型及其相应的简约模型.给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件.In this paper, we consider a general partitioned seemingly unrelated regression model and it＇s corresponding reduced models,Wgive a sufficient and necessary condition for the covariance mprovement estimator of thd umknown regression coefficient and their estimable fumctions under the reduced model remains covariance improvement estimator in the partitioned seemingly mrclatcd regrcssion model.

关 键 词：分块半相依线性回归漠型 简约模型 协方差改进估计 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]