有偏估计若干问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·回归分析的背景与发展 | 第10页 |
| ·最小二乘理论的发展情况 | 第10-11页 |
| ·有偏估计的发展情况 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究工 | 第13-15页 |
| 2 预备知识 | 第15-21页 |
| ·矩阵相关知识 | 第15-18页 |
| ·矩阵的秩 | 第15-16页 |
| ·矩阵的迹 | 第16页 |
| ·矩阵的对角化 | 第16页 |
| ·矩阵的广义逆 | 第16-17页 |
| ·Moore-Penrose广义逆 | 第17页 |
| ·矩阵的特征值与偏序 | 第17-18页 |
| ·回归分析相关知识 | 第18-21页 |
| ·线性回归模型 | 第18-19页 |
| ·最小二乘估计（LS估计） | 第19-20页 |
| ·常用判别准则 | 第20-21页 |
| 3 几类有偏估计及其优良性 | 第21-30页 |
| ·岭回归估计 | 第21-24页 |
| ·岭回归估计定义 | 第21页 |
| ·线性回归模型的典则形式 | 第21-22页 |
| ·岭回归估计的性质与优良性 | 第22-24页 |
| ·广义岭回归估计 | 第24-25页 |
| ·广义岭回归估计定义及其性质 | 第24页 |
| ·广义岭回归估计与LS估计优良性比较 | 第24-25页 |
| ·广义岭型主成分估计的优良性 | 第25-30页 |
| ·广义岭型主成分估计定义 | 第26页 |
| ·广义岭型主成分估计优于LS估计的充要条件 | 第26-29页 |
| ·广义岭型主成分估计优良性推广 | 第29-30页 |
| 4 岭参数K的选取 | 第30-43页 |
| ·岭参数K的选取的几种常用方法 | 第30-36页 |
| ·岭迹法 | 第30-33页 |
| ·方差扩大因子法 | 第33页 |
| ·M(c) 准则 | 第33-34页 |
| ·Mcdorard-Gararneau法 | 第34-35页 |
| ·Hoerl-Kennad公式 | 第35页 |
| ·双h公式 | 第35-36页 |
| ·Hoerl-Kennard公式的改进 | 第36-43页 |
| 总结与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 发表论文情况 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
