PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
1989 | 36 | z. 3-4 | 225--233
Tytuł artykułu

Miary nieefektywności estymacji metodą najmniejszych kwadratów

Warianty tytułu
Measures of Inefficiency of the Least Squares Estimators
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Problem związku pomiędzy OLSE i BLUE liczy już niemal 40 lat. Po raz pierwszy poruszył ten temat Tukey w swej pracy z 1948 r. [17]. Od tego czasu wielu autorów próbowało odpowiedzieć na pytanie, kiedy BLUE może być zastąpiony przez OLSE i jakiej "straty" można się wtedy spodziewać. Celem tej pracy jest zebranie różnych miar, które dają ocenę, na ile "zły" jest estymator otrzymany metodą najmniejszych kwadratów w porównaniu z najlepszym, nieobciążonym estymatorem liniowym. (fragment tekstu)
EN
In the paper the linear model (y, Xβ, <σ2V) is considered, where y stands for a vector of observable random variables, X - for a known matrix not necessery of a full column rank, V - for a known non-negative definite matrix, σ2 - for a positive scalar and β - for a vector of unknown parameters. There are presented relationships between two estimators of E(y)=Xβ: the Ordinary Least Squares Estimator (OLSE) and the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). In section 2 the conditions for equality between OLSE and BLUE are gathered. In section 3 there are shown different measures of inefficiency of least squares estimators. (original abstract)
Rocznik
Tom
36
Numer
Strony
225--233
Opis fizyczny
Twórcy
  • Akademia Rolnicza w Poznaniu
  • Akademia Rolnicza w Poznaniu
Bibliografia
  • [1] Alalouf I.S., Styan G. P. H., Characterizations of the conditions for the ordinary least squares estimator to be best linear unbiased, Topics in Applied Statistics, Proceedings of the Canadian Conference in Applied Statistics (1981), s. 331 - 344.
  • [2] Anderson T. W., On the theory of testing serial correlation, Skandinavisk Aktuarietidskrift 31 (1948), s. 88 - 116.
  • [3] Baksalary J. K., Kala R., A bound for the Euclidean norm of the difference between the least squares and the best linear unbiased estimators, The Annals of Statistics 6 (1978), s. 1390 - 1393.
  • [4] Baksalary J. K., Kala R., A new bound for the Euclidean norm of the difference between the least squares and the best linear unbiased estimators, The Annals of Statistics 8 (1980), s. 679 - 681.
  • [5] Bloomfield P., Watson G. S., The inefficiency of least squares, Biometrika 62 (1975), s. 121 -128.
  • [6] Golub G. H., Comparision of the variance of minimum variance and weighted least squares regression coefficients, The Annals of Mathematical Statistics 34 (1963), s. 984 - 991.
  • [7] Haberman S. J., How much do Gauss-Markov and least squares estimates differ? A coordinate-free approach, The Annals of Statistics 3 (1975), s. 982 - 990.
  • [8] Kantorowicz L. V., Functional analysis and applied mathematics, Uspehi Matematicheckikh Nauk 3 (1948), s. 19 - 185.
  • [9] Khatri C. G., Rao C. R., Some extensions of the Kantorovich inequality and statistical applications, Journal of Multivariate Analysis 11 (1981), s. 498 - 505.
  • [10] Knott M., On the minimum efficiency of least squares, Biometrika vol. 62 (1975), s. 129 - 132.
  • [11] Puntanen S., Personal communication (1982).
  • [12] Puntanen S., Some aspects of the efficiency of ordinary least squares estimators relative to best linear unbiased estimators, Technical Report A 145, Department of Mathematical Sciences, University of Tampere, Tampere 1985.
  • [13] Rao C. R., Linear statistical inference and its applications, Second edition, Wiley, New York 1973.
  • [14] Rao C. R., Projectors, generalized inverses and the BLUE's, Journal of Royal Statistical Society B 36 (1974), s. 442 - 448.
  • [15] Rao C. R., The inefficiency of least squares-. Extensions of the Kantorovich inequality, Linear Algebra and Its Applications 70 (1985), s. 249 - 255.
  • [16] Styan G. P. H., On some inequalities associated with ordinary least squares and the Kantorovich inequality, Festschrift for Eino Haikala, Acta Universitatis Tamperensis 153 (1983), s. 158 - 166.
  • [17] Tukey J. W., Approxinate weights, The Annals of Mathematical Statistics 19 (1948), s. 91 - 92.
  • [18] Watson G. S., Serial correlation in regression analysis, Biometrika 42 (1955), s. 327 - 341.
  • [19] Watson G. S., Linear least square regression, The Annals of Mathematical Statistics 38 (1967), s. 1679- 1699.
  • [20] Zyskind G., On canonical forms, non-negative covariance matrices and best simple least squares linear estimators in linear models, Annals of Math Statistics 38 (1967), s. 1092 - 1109.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171629450

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.