Robustness of Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimator of Variance Under the General Linear Model  

一般线性模型下方差的最小范数二次无偏估计的稳健性(英文)

作　　者：张宝学[1] 罗季[2] 李馨[1] 

机构地区：[1]北京理工大学应用数学系,北京100081 [2]东北师范大学数学系,长春130024

出　　处：《Journal of Beijing Institute of Technology》2002年第1期97-100,共4页北京理工大学学报（英文版）

摘　　要：Necessary and sufficient conditions for equalities between a 2 y′(I-P Xx)y and minimum norm quadratic unbiased estimator of variance under the general linear model, where a 2 is a known positive number, are derived. Further, when the Gauss? Markov estimators and the ordinary least squares estimator are identical, a relative simply equivalent condition is obtained. At last, this condition is applied to an interesting example.给出了一般线性模型下方差的最小范数二次无偏估计相等的充要条件 ,并且当高斯马尔可夫估计与最小二乘估计相等时 ,获得了一个相对简单的条件 ,最后给出此条件应用于抽样调查的一个例子。

关 键 词：general linear model orthogonal projector minimum norm quadratic unbiased estimator 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]