多因变量线性模型下三类预测的最优性判别  

Superiority's Discrimination of Three Predictions in the Multivariate Linear Model with Multiple Dependent Variables

作　　者：黄云腾[1] 朱宁[1] 张立强[1] 

机构地区：[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004

出　　处：《汕头大学学报（自然科学版）》2014年第1期17-23,共7页Journal of Shantou University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71001015)

摘　　要：在多因变量多元线性模型中就岭型主成分型预测与最优线性无偏预测、主成分型预测之间的最优性判别问题进行讨论.得到岭型主成分型预测在R(i)(·)准则下优于最优线性无偏预测和主成分型预测的两个充要条件,同时得到了其在MDE-准则和矩阵迹RT(·)意义下优于最优线性无偏预测和主成分型预测的充分条件.The discrimination of superiority in the combining ridge and principal component prediction （CRPCP）, the best linear unbiased prediction （BLUP） and the principal component prediction （PCP） in the multivariate linear model is discussed. The necessary and sufficient condition about the superiority of the CRPCP compared with the BLUE and the PCP under the rule R（i）（·） is discussed. At the same time, sufficient conditions about the superiority of the CRPCP compared with the BLUE and the PCP under the rule MDE-and Rr（·） are given.

关 键 词：多因变量线性模型 岭型主成分型预测 最优线性无偏预测 主成分预测 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计]