【摘要】：生長曲線模型是一類非常有用的工具,在建筑、機械、醫(yī)藥、生產(chǎn)、交通、心理、經(jīng)濟等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,得到了越來越多統(tǒng)計學(xué)家的重視,因此人們對生長曲線模型的研究也日益深入。本文主要研究生長曲線模型的參數(shù)估計問題,許多學(xué)者對生長曲線模型參數(shù)的估計問題做出了大量的研究,如最小二乘估計,Bayes線性無偏估計,廣義Liu估計,幾乎無偏廣義嶺估計,組合有偏估計等諸多估計形式。在處理參數(shù)的估計問題時,應(yīng)用最廣泛也是最為基礎(chǔ)的是最小二乘估計,但是由于生長曲線是多元線性模型,數(shù)據(jù)中含有大量的回歸自變量很容易存在線性相關(guān)關(guān)系,當對應(yīng)的設(shè)計陣呈現(xiàn)復(fù)共線性時,得到的參數(shù)估計的精度將出現(xiàn)較大偏差無法保障。因此,人們進而將目光對準了生長曲線模型的有偏估計、幾乎無偏估計等。本文將給出當生長曲線模型存在復(fù)共線性時的幾乎無偏Liu估計、幾乎無偏嶺估計和Bayes線性無偏估計的估計形式,并在均方誤差下對他們估計的優(yōu)良性進行比較。具體安排如下:第一章介紹生長曲線模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及應(yīng)用;第二章基礎(chǔ)知識介紹;第三章介紹生長曲線模型下Bayes線性無偏估計的性質(zhì)。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O212.1

【參考文獻】

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本文編號：2609266