Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Czasopismo

2017 | 15 | 1 | 1300-1322

Tytuł artykułu

On decompositions of estimators under a general linear model with partial parameter restrictions

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

Języki publikacji

EN

Abstrakty

EN
A general linear model can be given in certain multiple partitioned forms, and there exist submodels associated with the given full model. In this situation, we can make statistical inferences from the full model and submodels, respectively. It has been realized that there do exist links between inference results obtained from the full model and its submodels, and thus it would be of interest to establish certain links among estimators of parameter spaces under these models. In this approach the methodology of additive matrix decompositions plays an important role to obtain satisfactory conclusions. In this paper, we consider the problem of establishing additive decompositions of estimators in the context of a general linear model with partial parameter restrictions. We will demonstrate how to decompose best linear unbiased estimators (BLUEs) under the constrained general linear model (CGLM) as the sums of estimators under submodels with parameter restrictions by using a variety of effective tools in matrix analysis. The derivation of our main results is based on heavy algebraic operations of the given matrices and their generalized inverses in the CGLM, while the whole contributions illustrate various skillful uses of state-of-the-art matrix analysis techniques in the statistical inference of linear regression models.

Wydawca

Czasopismo

Rocznik

Tom

15

Numer

1

Strony

1300-1322

Opis fizyczny

Daty

wydano
2017-01-01
otrzymano
2017-02-23
zaakceptowano
2017-09-26
online
2017-12-02

Bibliografia

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.doi-10_1515_math-2017-0109
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.