线性模型中均值向量的LSE和BLUE的偏差

• 作者: 陈希镇
• 来源期刊: 华东师范大学学报(自然科学版)
• 关键词: 线性模型 最小二乘估计 最优线性无偏估计 欧氏范数
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 页码范围: 10-21
• 页数: 12页
• 字数: 2342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2001.04.002

摘要

考虑线性模型Y=Xβ+e,这里E(e)=0, Cov(e,e)=σ2V,V是非负定矩阵.众所周知,μ=Xβ的最小二乘估计和最优线性无偏估计分别为μ*=X(X′X)-X′Y和=X(X′T-X)-X′T-Y,这里T=V+XUX′,U是矩阵满足R(T)=R(VX)且T≥0.该文讨论V≥0时μ*与的偏差.在满足一定条件下得到相似的Haberman的一个界.在欧氏范数下,得到使Haberman条件成立的一个便于应用的充要条件.证明了类似于[2]界的推广形式,并把[3]界推广到V≥0.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈希镇		5	16	3.0	4.0