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通过C.R.Rao的潘多拉盒子,在两个线性模型中的蓝色上。 (英语) 兹比尔1392.62203

摘要:我们考虑了两个分块线性模型中参数的估计,分别用(mathcal A={{mathbf y},{mathbfX}_1{boldsymbol\beta}_1+{mathbf-X}_2{boldsymbol\beta}_2,{matHBfV}_{mathcal A1})和(mathcalB={mathbf1},β}_2,{mathbf V}_{mathcal B}\}\),我们称之为完整模型。相应地,我们定义了子模型\(mathcal A_1={{mathbf y},{mathbfX}_1{boldsymbol\beta}_1,{mathbf V}_{mathcal A}\}\)和\(mathcal B_1={mathbf-y}、{mathbf1{boldsymbol\beta}_1,{mathbv}_{mathcal B}\})。使用由亚木普迪拉达克利西纳劳[Sankhyá,Ser.A 33,371–394(1971年;Zbl 0236.62048号)],给出了({mathbf X}_1{boldsymbol\beta}_1)的最佳线性无偏估计(BLUE)在(mathcal A_1)和(mathcalB_1)以及在(mathcal A)和(mathcal B)下相等的新的充要条件。在我们的考虑中,我们将使用Frisch-Waugh-Lovell定理,该定理提供了完整模型(mathcal a)和简化模型(mathcal a_r={{mathbf M}_2{mathbfy},{mathbf-M}_2}_1{boldsymbol\beta}_1,{mathbf M{_2{mathbf V}_{mathcal a}{mathb夫M}_2\})与({mathbf2}_2)之间的连接成为一个合适的正交投影仪。此外,我们考虑了BLUE在完整模型下的相等性,假设它们在子模型下相等。

MSC公司:

62J05型 线性回归;混合模型
62甲12 多元分析中的估计
62H20个 关联度量(相关性、典型相关性等)
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全文: 内政部

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