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安徽省自然科学基金(1308085QA13): 作品数：13 被引量：13H指数：2; 相关作者：何道江许凯周玲尤游徐兴忠更多>>; 相关机构：安徽师范大学北京理工大学安徽机电职业技术学院更多>>; 发文基金：安徽省自然科学基金国家自然科学基金全国统计科学研究计划重点项目更多>>; 相关领域：理学建筑科学更多>>

线性模型中一类新的随机限制s-K估计被引量：1: 2016年; 研究带随机先验信息的线性回归模型的参数估计问题.为了克服复共线性的影响,通过融合s-K估计和普通混合估计,提出一类新的随机限制s-K估计.给出了新估计在均方误差阵意义下分别优于普通混合估计和s-K估计的充要条件以及调节参数的选择方法.最后,通过Monte Carlo模拟研究了新估计的表现.; 周玲徐静; 关键词：复共线性

相依误差线性模型中的主成分s-K估计: 2015年; 为同时克服线性回归模型的自相关性和回归变量间的复共线性,通过融合主成分回归估计和s-K估计,提出一类新估计,称为主成分s-K估计;并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于广义最小二乘估计、主成分估计、r-k和s-K估计的充要条件.Monto Carlo数值模拟表明,新估计是一种同时克服自相关性和复共线性的有效方法.; 周玲何道江; 关键词：复共线性

线性模型参数一类新的s-K估计被引量：1: 2014年; 基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计——改进s-K估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件.; 吴燕何道江; 关键词：最小二乘估计岭估计 STEIN估计

正态-逆Wishart先验下多元线性模型中经验Bayes估计的优良性被引量：2: 2014年; 在正态-逆Wishart先验下研究了多元线性模型中参数的经验Bayes估计及其优良性问题.当先验分布中含有未知参数时,构造了回归系数矩阵和误差方差矩阵的经验Bayes估计,并在Bayes均方误差(简称BMSE)准则和Bayes均方误差阵(简称BMSEM)准则下,证明了经验Bayes估计优于最小二乘估计.最后,进行了Monte Carlo模拟研究,进一步验证了理论结果.; 许凯何道江徐兴忠; 关键词：最小二乘估计

线性等式约束下线性模型中BLU估计的稳健性: 2013年; 研究了线性等式约束下线性模型中BLU估计关于协方差的稳健性,得到了在协方差发生变化时,条件可估函数c′β的条件BLU估计具有稳健性的充要条件.; 王克豹许凯王梦瑶; 关键词：线性等式约束稳健性

LINEX损失下双指数分布位置参数的经验Bayes估计被引量：4: 2015年; 本文对双指数分布在LINEX损失函数下获得了位置参数的Bayes估计,同时构造了相应的经验Bayes估计,证明了所提出的经验Bayes估计是渐近最优的,且有收敛速度O(n^(-δ)),δ=(rs-1)/(2s+1),其中1/2; 尤游周玲; 关键词：LINEX损失函数经验BAYES估计收敛速度

具有一般协方差结构的增长曲线模型的reference先验(英文): 2014年; Reference分析最早由Bernardo(1979)提出的,Berger和Bernardo(1992a)做了进一步的发展.而Berger等(2001)提出了一个获得精确reference先验的方法,它已经成为获取无信息先验的最成功的方法之一.本文基于Berger等(2001)所提出的的算法,研究了具有一般协方差结构的增长曲线模型的reference先验.同时,给出了相应结果的一些应用.; 何道江许凯; 关键词：线性混合模型组内相关系数

The Superiority of Bayes Estimators in a Multivariate Linear Model with Respect to Normal-Inverse Wishart Prior被引量：1: 2015年; In this paper, the multivariate linear model Y = XB＋e, e ～ Nm×k（0, ImΣ） is considered from the Bayes perspective. Under the normal-inverse Wishart prior for （BΣ）, the Bayes estimators are derived. The superiority of the Bayes estimators of B and Σ over the least squares estimators under the criteria of Bayes mean squared error （BMSE） and Bayes mean squared error matrix （BMSEM） is shown. In addition, the Pitman Closeness （PC） criterion is also included to investigate the superiority of the Bayes estimator of B.; Kai XUDao Jiang HE

正态-逆Gamma先验下线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的改进被引量：1: 2014年; 在正态-逆Gamma先验下,研究线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的优良性,改进了已有的结果,去掉了附加条件.在Pitman准则下,证明回归系数的Bayes估计优于最小二乘估计(LSE),并讨论误差方差的Bayes估计在均方误差准则下相对于LSE的优良性.最后进行Monte Carlo模拟研究,进一步验证了理论结果.; 许凯何道江; 关键词：BAYES估计最小二乘估计 BAYES PITMAN准则

有缺失数据的条件独立正态母体中参数的最优同变估计: 2016年; 在缺失数据机制是可忽略的假设下,导出了有单调缺失数据的条件独立正态模型中协方差阵和精度阵的Cholesky分解的最大似然估计和无偏估计.通过引入一类特殊的变换群并在更广义的损失下,获得了其最优同变估计.这表明最大似然估计和无偏估计是非容许的.最后,通过数值模拟验证了相关结果的有效性.; 许凯何道江; 关键词：CHOLESKY分解同变估计

安徽省自然科学基金(1308085QA13)