二次损失下一般Gauss-Markov模型中可估函数的线性Minimax估计，本文主要内容关键词为：下一论文,线性论文,函数论文,模型论文,损失论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
引言
考虑线性模型：
对于V为正定矩阵的情形，Efron[1,2]等人在损失函数
下研究了参数β在一切估计类中Minimax估计，徐兴忠[3]选取损失函数
研究了一般的可估函数Sβ在线性估计类中的Minimax估计，温忠麟[4]进一步研究了线性Minimax估计的性质，并对[3]的结果给出了一个相对简短的证明。本文研究一般的Gauss-Markov模型(1)，我们对[3]中的二次损失函数作了相应的修改，在齐次线性估计类的一个子集上研究了估计的Minimax性，在一定条件下，得到了Sβ的线性Minimax估计，并在几乎处处意义下证明了它的唯一性。
由于下文需要，特引进如下记号：
设A是一个矩阵，R(A)表示A的秩，
表示A的Moore-Penrose广义逆，λ(A)表示A的最大特征值，μ(A)表示由A的列向量生成的线性子空间，tr(A)表示A的迹。
一、主要结果
本文来源: https://www.lw33.cn/article/7560cf3b0bd531c1a784bec4.html