| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 线性回归模型有偏估计的发展 | 第10-11页 |
| 1.2 本文主要内容 | 第11-13页 |
| 2 预备知识 | 第13-25页 |
| 2.1 矩阵 | 第13-16页 |
| 2.1.1 矩阵的运算 | 第13-14页 |
| 2.1.2 矩阵的逆 | 第14-15页 |
| 2.1.3 矩阵的迹 | 第15页 |
| 2.1.4 矩阵的微商 | 第15页 |
| 2.1.5 矩阵的正定性 | 第15-16页 |
| 2.2 几种常见的有偏估计 | 第16-21页 |
| 2.2.1 最小二乘估计 | 第16-17页 |
| 2.2.2 主成分估计 | 第17-20页 |
| 2.2.3 Liu估计 | 第20-21页 |
| 2.3 线性回归模型的知识 | 第21-24页 |
| 2.3.1 有偏估计优良性判别准则 | 第21-22页 |
| 2.3.2 参数估计的可容许性 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 β(K,d)估计的定义及优良性 | 第25-32页 |
| 3.1 Liu型主成分估计 | 第25-26页 |
| 3.2 β(K,d)估计 | 第26-28页 |
| 3.3 β(K,d)估计的均方误差 | 第28页 |
| 3.4 β(K,d)估计的优良性 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 新估计β(K,D)的提出 | 第32-38页 |
| 4.1 新估计β(K,D)的定义及性质 | 第32-33页 |
| 4.2 新估计β(K,D)的均方误差及均方误差矩阵 | 第33-34页 |
| 4.3 新估计β(K,D)的优良性 | 第34-36页 |
| 4.4 新估计的可容许性 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 总结与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 发表论文情况 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |