A Gram-Schmidt orthogonalizing process of design matrices in linear models as an estimating procedure of covariance components.

Título inglés	A Gram-Schmidt orthogonalizing process of design matrices in linear models as an estimating procedure of covariance components.
Título español	Un proceso de ortogonalización de Gram-Schmidt de diseño de matrices en modelos lineales como procedimiento para estimar la covarianza de las componentes.
Autor/es	Beganu, Gabriela
Organización	Dep. Math. Acad. Econ. Stud., Bucarest, Rumanía
Revista	1578-7303
Publicación	2005, 99 (2): 187-193, 21 Ref.
Tipo de documento	articulo
Idioma	Inglés
Resumen español	Se considera un modelo lineal mixto multivariante equilibrado sin interacción para el que las matrices de las formas cuadráticas necesarias para estimar la covarianza de las componentes se expresan mediante operadores lineales en espacios con producto interior de dimensión finita. El propósito de este artículo es demostrar que las formas cuadráticas obtenidas por el proceso de ortogonalización de Gram-Schmidt de las matrices de diseño son combinaciones lineales de las formas cuadráticas derivadas del método generalizado de ajuste de constantes. Se deducen algunas condiciones suficientes para la existencia de mejores estimadores cuadráticos no sesgados (BQUE) para funciones lineales de componentes de covarianza utilizando un método libre-coordenadas.
Clasificación UNESCO	120913
Palabras clave español	Regresión lineal ; Matriz de covarianza ; Estimadores insesgados ; Operadores lineales
Código MathReviews	MR2216101
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