李敏,邬吉波.线性模型中加权混合估计相对于最小二乘估计的两种相对效率[J].数学研究及应用,2016,36(1):109~116
线性模型中加权混合估计相对于最小二乘估计的两种相对效率
Two New Relative Efficiencies of the Weighted Mixed Estimator with Respect to the Ordinary Least Squares Estimator in Linear Regression Models
投稿时间:2014-12-15  最后修改时间:2015-10-12
DOI:10.3770/j.issn:2095-2651.2016.01.013
中文关键词:  最小二乘估计  加权混合估计  相对效率  线性模型
英文关键词:ordinary least squares estimator  weighted mixed estimator  relative efficiency  linear regression models
基金项目:国家自然科学基金青年基金资助项目(Grant Nos.11501072;11501254),重庆市自然科学基金资助项目(Grant No.cstc2015jcyjA00001),重庆市教委科学技术研究项目(Grant No.KJ1501114).
作者单位
李敏 重庆文理学院数学与财经学院, 重庆 402160 
邬吉波 重庆文理学院数学与财经学院, 重庆 402160; 重庆文理学院重庆市群与图的理论及应用重点实验室, 重庆 402160 
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中文摘要:
      本文提出了线性模型中加权混合估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,并给出了这些相对效率的上下界.
英文摘要:
      In this paper, we present two relative efficiency of the weighted mixed estimator in respect of least squares estimator. We also derive the lower and upper bounds of those relative efficiencies.
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