回归系数估计的渐近分析  

Asymptotic Analysis for an Estimate of Regression Coefficients

作　　者：蔡新民[1] 黄养新[2] 

机构地区：[1]武汉理工大学理学院,湖北武汉430070 [2]Frontier Science&Technology Research Foundation

出　　处：《武汉大学学报（理学版）》2003年第1期11-13,共3页Journal of Wuhan University:Natural Science Edition

基　　金：国家科技部技术创新基金资助项目 (0 2C2 62 1 4 2 0 0 2 1 8)

摘　　要：讨论正态线性模型回归系数的一种非线性有偏估计 ,给出了它的偏差及其均方误差的渐近展开式 .在均方误差意义下 。A biased estimate of regression coefficients of a linear normal model is discussed. Its asymptotic expansions of bias and mean square error are derived and the asymptotic necessary and sufficient conditions are also shown for this estimate to dominate the best linear unbiased estimate.

关 键 词：回归系数 线性模型 均方误差 渐近分析 非线性有偏估计 最小二乘估计 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]