数学物理学报 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (4): 702-708.

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混合系数线性模型参数的一类新估计

许莹|何道江*   

  1. 安徽师范大学数学计算机科学学院 安徽 芜湖 241000
  • 收稿日期:2012-04-19 修回日期:2013-03-12 出版日期:2013-08-25 发布日期:2013-08-25
  • 通讯作者: 何道江,djheahnu@163.com E-mail:djheahnu@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(11201005, 11271020)、安徽省高校自然科学研究基金重点项目(KJ2012A135)和安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(2012SQRL028ZD)资助.

A New Class of Estimators for Coefficients in Mixed Effect Linear Model

 XU Ying, HE Dao-Jiang*   

  1. School of Mathematics and Computer Science, Anhui Normal University, Anhui Wuhu 241000
  • Received:2012-04-19 Revised:2013-03-12 Online:2013-08-25 Published:2013-08-25
  • Contact: HE Dao-Jiang,djheahnu@163.com E-mail:djheahnu@163.com
  • Supported by:

    国家自然科学基金(11201005, 11271020)、安徽省高校自然科学研究基金重点项目(KJ2012A135)和安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(2012SQRL028ZD)资助.

摘要:

在连续测量数据的情况下, 针对模型的复共线性, 该文给出了混合系数线性模型参数的一类新的有偏估计, 称之为s-K估计, 在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计、Stein估计以及岭估计.

关键词: 混合系数, 线性模型, s-K估计, Stein估计, 岭估计

Abstract:

In the repeated-measures data model, in order to deal with the multicollinearity, a new class of estimator called s-K estimators for the parameters in mixed effect linear model are proposed. Under certain conditions, the new estimators are shown to be superior to the Stein estimators, Ridge estimators and least squared estimators, respectively.

Key words: Mixed effect, Linear model, s-K estimator, Stein estimator, Ridge estimator

中图分类号: 

  • 62F10