帶線性等式約束的多元線性模型中線性預測的可容許性.pdf

1、線性模型是數理統(tǒng)計學中發(fā)展較早、理論豐富且應用性很強的一個重要分支．近三十年來，線性模型的最優(yōu)預測問題已引起了H.Bolfarine等統(tǒng)計學家的重視，已先后得到了總體總量和有限總體回歸系數的最優(yōu)線性無偏預測、極大極小預測、貝葉斯預測、簡單投影預測等有意義的結果，尤其是隨著高速電子計算機的日益普及，在該領域的研究更是獲得了長足發(fā)展．我國學者有關線性模型的研究多集中在參數估計方面，而對預測的研究相對較少．喻勝華等推廣了H.Bolfarine

2、等人的部分結果，且把參數估計中的可容許性概念和相關理論平移到了線性模型的預測理論中．文獻中研究的線性模型通常對未知參數沒有任何約束條件，但是，在一些實際問題中我們需要處理的模型有時是帶有約束條件的．例如，在方差分析模型和協方差分析模型中，固定效應和交互效應都滿足一定的約束條件．為此，本文討論了如下帶線性等式約束的任意秩多元線性模型： 第二章和第三章分別在二次損失和矩陣損失下研究了上述模型中線性預測的可容許性問題，給出了條件線性可