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多元线性模型中最小二乘估计的相对效率 被引量:1

Relative Efficiencies of Least Square Estimates in Multiple Linear Models
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摘要 针对多元线性模型未知参数最小二乘估计的相对效率难以精确计算的问题,分别利用矩阵行列式和矩阵的迹定义了两种新的相对效率e0(B)和e1(B)。并且在不同的模型条件下,分别给出了e0(B)和e1(B)不同的下界估计。讨论了这两种效率的相互关系以及它们与广义相关系数的关系,这对于线性模型中最小二乘估计的度量是有益的。 Two relative efficiencies of least square estimates for unknown parameters in multiple linear models are defined. Because it is difficult to calculate the relative efficiencies exactly,different subbounded estimates in different models are given.Meanwhile, relationships between the two relative efficiencies and between them and general relative coefficient are established. These results are helpful to appraise least square estimates in linear models.
作者 高谦 田金文
出处 《江汉石油学院学报》 CSCD 北大核心 1996年第2期119-123,共5页 Journal of Jianghan Petroleum Institute
基金 江汉石油学院科研发展基金
关键词 多元回归分析 线性模型 最小二乘法 参数估计 multivariate regression analysis linear models least squares methods parameter estimations unbiased estimations (relative effciency)
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献2

  • 1王松柱,科学通报,1985年,10期,1521页
  • 2张尧庭,应用数学学报,1978年,10期,312页

共引文献90

同被引文献3

引证文献1

二级引证文献1

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