正态线性模型中可估函数的极小极大估计(英文)  

On Minimax Estimators of Estimable Functions in Normal Linear Experiments

作　　者：回钰[1] 

机构地区：[1]菏泽师范专科学校,山东菏泽274015

出　　处：《菏泽学院学报》2000年第4期13-16,共4页Journal of Heze University

摘　　要：论述正态线形模型NL(Xβ,δ~2V),其中V为已知k×n正定矩阵,σ~2>0为未知参数,在二次损失|σ~2+β~TX^TV^1Xβ|~1||δ SXβ||下,根据可容许性理论,证明了SXβ的线性估计是其一切估计类中的唯一极小极大估计。This paper sheds light on the normal linear experiment NL( Xβ, σ2 V) where V is a known k × n positive definite matrix, cr is an unknown positive parameter. Under quadratic loss function [ σ2+βTXTV-1Xβ]-1‖δ-SXβ‖, by the theory of admissibility, this paper proves that a linear estimator for SXβ is the unique minimax estimator in the class of all estimators.

关 键 词：正态线性模型 二次损失 可估线性函数 极小极大估计 可容许性理论 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]