混合系数线性模型参数的广义根方估计  

Generalized root square estimator of parameters for a mixed coefficient linear model

作　　者：蔡齐 蔡择林 江秉华 CAI Qi;CAI Ze-lin;JIANG Bing-hua(Audit Center, Taikang Insurance Group Co.,LTD, Wuhan 430000, China;College of Mathematics and Statistics, Hubei Normal University, Huangshi 435002, China)

机构地区：[1]泰康保险集团股份有限公司稽核中心,湖北武汉430000 [2]湖北师范大学数学与统计学院,湖北黄石435002

出　　处：《湖北师范大学学报（自然科学版）》2022年第2期15-19,共5页Journal of Hubei Normal University：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金(71701076),湖北省教育厅重点项目(D20181902)。

摘　　要：研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出该模型的一类新的有偏估计——广义根方估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、根方估计以及局部根方估计,最后讨论根方参数的选取问题。We consider a mixed coefficient linear model with the repeatedly measured data.Using the shrunken method,a new biased estimator,generalized root square estimator of the model,was given.For the new estimators,superiority over the LS estimators,root square estimators and local root square estimators were proved.Then the methods for evaluating the shrunken values are introduced in this paper.

关 键 词：混合系数线性模型 根方估计 局部根方估计 广义根方估计 均方误差 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]