线性模型回归系数c-(K,S)型估计的优良性  

The Superiority about c-(K,S) Class Estimator in Linear Regression Model

作　　者：耿贵珍[1] 

机构地区：[1]防灾科技学院经济管理系,北京101601

出　　处：《数学的实践与认识》2016年第10期169-173,共5页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：中国地震局教师科研基金(20120110)

摘　　要：根据线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,COV（ε）=σ^2I,对回归系数的有偏估计c-（K,S）型估计进一步研究;讨论了c-（K,S）型估计的优良性,在一定的条件下获得β_c（K,S）估计与LS估计的相对效率的界,并由此得出在设计阵病态时,β_c（K,S）型估计的精度明显高于LS估计;最后,证明了c-（K,S）型估计的可容许性,从而有助于病态线性回归系数有偏估计的进一步改进.According to the linear modelY=Xβ＋ε,E（ε）=0,COV（ε）=σ~2I, this paper focuses on the further studies on the c - （K, S） class estimator of the coefficients biased estimation; the superiorities of the c - （K, S） class estimator over the least square estimator A is discussed, we also obtain the boundaries of relative efficiency about βc（K, S） estimator ^ and LS estimator under some conditions, the precision of βc（K, S） estimator higher than LS estimator when the design matrix is ill-condition. Finally, we prove that the admissibility A about βc（K, S）, which can improve the coefficients biased estimation.

关 键 词：线性回归模型 c-(K S)型估计 均方误差阵准则 最小二乘估计 相对效率 可容许性 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]