【摘 要】
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线性回归模型因它形式简单、便于研究等优点,在数理统计学中占有重要地位。线性回归模型可研究内容众多,研究分支亦多。在著名统计学家R.A.Fisher奠定了参数估计的理论基础后
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线性回归模型因它形式简单、便于研究等优点,在数理统计学中占有重要地位。线性回归模型可研究内容众多,研究分支亦多。在著名统计学家R.A.Fisher奠定了参数估计的理论基础后,参数估计这一分支发展十分活跃。在实际应用中,对参数进行估计时会遇到复杂情况,包括需要对所得估计中的未知参数进行二次估计。这种因替代而产生的效率损失延伸出了新的研究方向,即相对效率。本文以一般线性回归模型为基础,论述了四类参数估计的相对效率问题。在研究相对效率问题时,难点集中在对相对效率的定义及其上、下界的讨论,特别是下界。在阅读大量国内外有关参数估计的相对效率文献后,本文将其中比较有代表性的内容作了整理梳理,为理论和实际应用中相对效率的选取提供了依据。
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