生长曲线模型的Bayes线性无偏估计的性质

发布时间：2020-03-31 15:43

【摘要】：生长曲线模型是一类非常有用的工具,在建筑、机械、医药、生产、交通、心理、经济等领域有广泛的应用,得到了越来越多统计学家的重视,因此人们对生长曲线模型的研究也日益深入。本文主要研究生长曲线模型的参数估计问题,许多学者对生长曲线模型参数的估计问题做出了大量的研究,如最小二乘估计,Bayes线性无偏估计,广义Liu估计,几乎无偏广义岭估计,组合有偏估计等诸多估计形式。在处理参数的估计问题时,应用最广泛也是最为基础的是最小二乘估计,但是由于生长曲线是多元线性模型,数据中含有大量的回归自变量很容易存在线性相关关系,当对应的设计阵呈现复共线性时,得到的参数估计的精度将出现较大偏差无法保障。因此,人们进而将目光对准了生长曲线模型的有偏估计、几乎无偏估计等。本文将给出当生长曲线模型存在复共线性时的几乎无偏Liu估计、几乎无偏岭估计和Bayes线性无偏估计的估计形式,并在均方误差下对他们估计的优良性进行比较。具体安排如下:第一章介绍生长曲线模型的国内外研究现状及应用;第二章基础知识介绍;第三章介绍生长曲线模型下Bayes线性无偏估计的性质。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O212.1

【参考文献】

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本文编号：2609266