线性模型参数估计中的效率  

The Relative Efficiencies of LSE in Linear Models

作　　者：杨丽[1,2] 陈建宝[1,2] 

机构地区：[1]云南大学旅游系 [2]云南大学统计系

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》1998年第6期459-462,共4页Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)

基　　金：云南省应用基础研究基金

摘　　要：对一般的ＧａｕｓＭａｒｋｏｆ模型：Ｙ＝Ｘβ＋ｅ，Ｅ（ｅ）＝０，Ｃｏｖ（ｅ）＝σ２Ｖ，Ｖ≥０，给出了μ＝Ｘβ的最小二乘估计的３种相对效率和它们的下界．对一般的方差分量模型：Ｙ＝Ｘβ＋ｅ，Ｅ（ｅ）＝０，Ｃｏｖ（ｅ）＝∑ｔｉ＝１θｉＶｉ，θｉ＞０，Ｖｉ≥０，相拟地定义了μ＝Ｘβ的最小二乘估计的３种相对效率并给出了它们的下界．For the general Gauss Markoff model: Y=Xβ+e,E(e)=0, Cov (e)=σ 2V,V≥0, three kinds of relative efficiencies of least square estimate for μ=Xβ are proposed and their lower bounds are given.For the general variance component model: Y=Xβ+e,E(e)=0, Cov (e)=∑ti=1θ iV i,θ i>0,V i≥0, similar three kinds of relative efficiencies of least square estimate for μ=Xβ are introduced and their lower bounds are also obtained.

关 键 词：最小二乘估计 相对效率 线性模型 参数估计 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]