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本文讨论了方差分析模型中参数的Bayes最小风险线性无偏估计(Bayesminimum risk linear unbiased estimators，简称BMRLUE)及其优良性问题。
本文第一章对Bayes方法的原理以及线性模型参数的Bayes估计方法进行了一般性的介绍．在此基础上，引入了估计量的优良性准则，比如均方误差矩阵(MSEM)准则、Predictive Pitman Closeness(PRPC)准则和Posterior PitmanCloseness(PPC)准则．
本文第二章对平衡的单向分类方差分析(ANOVA)模型导出了效应参数向量的可估函数的BMRLUE，并在MSEM准则、PRPC准则和PPC准则下分别讨论了它相对于LS估计的优良性．
本文第三章对平衡的双向分类ANOVA模型导出了效应参数向量的可估函数的BMRLUE，并在MSEM准则、PRPC准则和PPC准则下分别讨论了它相对于LS估计的优良性．