简介：对于广义G—M模型，如果最小二乘估计（LSE）与最佳线性无偏估计（BLUE）相等，就可以用LSE代替BLUE反之，用LSE代替BLUE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，最后讨论了该相对效率与广义相关系数的关系．
简介：在Banach空间中,用收缩投影的方法证明了广义平衡问题和一族相对非扩张映象的公共不动点的强收敛定理.结论改进了最近一些人的研究结果
广义G—M模型参数估计的一种相对效率
Banach空间中广义平衡问题和一族相对非扩张映象的强收敛定理
