增長(zhǎng)曲線模型參數(shù)陣的線性容許Minimax估計(jì).pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè)，還剩48頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、增長(zhǎng)曲線模型是具有如下形式的模型： Y=X<,1>BX'<,2>+ε。 這里Y是n×q階觀測(cè)矩陣，X<,1>和X<,2>分別是n×q和q×k階已知設(shè)計(jì)矩陣，B是p×k階未知參數(shù)矩陣，ε是，n×q階隨機(jī)誤差矩陣，并且滿足E(ε)=O，Cov(ε)=σ<'2>V ∑， V和∑是已知的半正定矩陣。 本文從以下幾個(gè)方面研究增長(zhǎng)曲線模型的可估函數(shù)KBL的線性容許Minimax估計(jì)： 首先，在矩陣損失函數(shù)下，得到了一般形式的

2、增長(zhǎng)曲線模型的可估函數(shù)的線性容許Minimax估計(jì)，并證明其惟一性。 其次，在矩陣損失函數(shù)下，研究了具有共同均值參數(shù)矩陣的增長(zhǎng)曲線模型的線性容許估計(jì)和線性容許Minimax估計(jì)，得到了其表達(dá)式，并證明了線性容許Minimax估計(jì)的惟一性。 再次，在矩陣損失函數(shù)下，分別在齊次線性估計(jì)類和非齊次線性估計(jì)類中研究了帶約束的增長(zhǎng)曲線模型的可估函數(shù)的線性容許Minimax估計(jì)。 最后，在二次損失函數(shù)下，研究了帶等式約束的增

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論