【摘 要】
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线性模型是非常重要的一种统计模型,它包括一系列统计模型,例如线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型等等。许多医学、经济、管理、气象、农业、工业等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。因此线性模型成为现代统计学中应用最为广泛的模型之一。本文着重研究线性回归模型。对于广义G-M模型,如果最小二乘估计（LS估计）与最佳线性无偏估计（BLU估计）相等,就可以用LS估计代替BLU估计;反之,用LS估计代
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线性模型是非常重要的一种统计模型,它包括一系列统计模型,例如线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型等等。许多医学、经济、管理、气象、农业、工业等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。因此线性模型成为现代统计学中应用最为广泛的模型之一。本文着重研究线性回归模型。对于广义G-M模型,如果最小二乘估计（LS估计）与最佳线性无偏估计（BLU估计）相等,就可以用LS估计代替BLU估计;反之,用LS估计代替BLU估计就要蒙受一些损失。有时,这种损失可能是很大的,因而研究这种损失的大小就显得颇为重要。本文提出了一种新的相对效率,并给出了该相对效率的上下界,讨论了该相对效率与广义相关系数的关系。
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