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

一般线性模型下方差最小范数二次无偏估计的稳健性(英文)

作　　者：李树有[1] 张宝学[2] 

机构地区：[1]辽宁工学院数理系,辽宁锦州121001 [2]北京理工大学数学系

出　　处：《Journal of Mathematical Research and Exposition》2004年第2期280-284,共5页数学研究与评论（英文版）

基　　金：Supported by China Mathematics Tian Yuan Youth Foundation (10226024) and China Postdoctoral Science Foundation.

摘　　要：In this paper, necessary and sufficient conditions for equalities betweenα~2y^1(I-P_X)y and under the general linear model, whereand α~2 is a known positive number, are derived. Furthermore, when the Gauss-Markovestimators and the ordinary least squares estimators are identical, we obtain a simpleequivalent condition.本文给出了一般线性模型下,由最小二乘得到的方差估计与最小范数二次无偏估计相等的充分必要条件,并且当Gauss-Markov估计与最小二乘估计相等时,可以得到一个简单的等价条件。

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

分 类 号：O212.2[理学—概率论与数理统计]