广义最小二乘估计相关论文
在统计诊断中,异常点的识别和处理是一项很重要的任务,它进行的好与坏严重影响着整个诊断过程。异常点的诊断在生物学、医学、教育......
本文主要研究了混合系数线性模型以及带有约束的混合系数线性模型的参数估计的改进问题，提出了混合系数线性模型参数的一般广义岭估......
基于电压源型换流器的多端交直流混合电力系统有利于提高城市配网供电的可靠性,提升供电品质。在一定程度上解决城市线路走廊挤压......
摘 要：本文通过对度量误差模型的分析，给出了样本之间不是相互独立条件下，度量误差模型参数的广义最小二乘估计。 关键词：度量误差......
种群生态数学模型是生物数学模型中发展最成熟、运用最广泛的模型之一，且该模型常以微分形式出现。种群生态数学模型得以应用的前提......
为探究吕家坨井田地质构造格局,根据钻孔勘探资料,采用分形理论和趋势面分析方法,研究了井田7......
我国农业发展技术落后,易受各种自然灾害的影响,但与此同时农业又是我国国民经济发展的根基,因此进行农业风险管理至关重要.作为传......
为满足机载激光雷达系统测量精度需求,研究了激光雷达与导航系统安装偏差参数的标定问题.首先,利用激光雷达反射强度信息确定和检......
对于线性回归模型Y=Xβ＋,εE（ε）=0,Cov（ε）=σ2V,V〉0,给出了回归系数的有偏估计βh＊=（XTV-1X＋hI）-1（XTV-1Y＋β＊）（h〉0）优于岭估计的条件以及在二......
对于带约束的线性回归模型,y=Xβ＋e,E（e）=0,Cov（e）=σ2V,V〉0,Rβ=0,给出了回归系数的有偏估计βR＊（k）=（kM＋I）-1βR＊（k≥0）,讨论了其一些性质,而......
本文在设计矩阵与结构矩阵分别正交的条件下，研究了推广的生长曲线模型未知参数矩阵的广义最小二乘估计．运用矩阵理论证明了此广义最......
本文研究了一类线性模型中参数的Bayes线性无偏估计的优良性.利用矩阵论的相关知识,分别在平衡损失准则和均方误差阵准则下,得到了......
对于带约束的线性回归模型Y=xβ＋e，E（e）=0，Cov（e）=σ2W，W〉0，Rβ=0，给出了回归系数的有偏估计βR（k）=（kM＋I）-1βR，给出了在均方误差阵意义下新的估......
对于设计矩阵X是列降秩的线性统计模型，本文讨论了最小二乘估计关于误差分布的稳健性，给出了误差分布的最大类，使得误差项的分布在此......
本文在平方损失下导出了生长曲线模型中参数的Bayes线性无偏估计(LUE),并在均方误差矩阵(MSEM)准则下研究了Bayes LUE相对于广义最......
讨论回归系数估计的稳健性一直是回归分析中的一个热门话题．对于含随机效应的生长曲线模型，由于其响应变量观测之间不独立使得该问题......
本文仿造约束最小二乘估计和广义最小二乘估计的推导方法．给出约束条件下的广义最小二乘估计。......
用不同于Zyskind的方法在LS估计的稳健性方面得到了一些新结论。首先，对设计矩阵列满秩，协方差矩阵非奇异的情形，给出了GLSE和LSE相等......
基于Gauss--Markov模型讨论了最佳线性无偏估计的稳健性，证明了存在一个以矩阵为元素的线性空间，对于这一线性空间中的任意正定矩阵......
基于错误的先验假定下获得了线性模型下可估函数的Bayes线性无偏估计（BLUE）,证明了在均方误差矩阵（MSEM）准则下BLUE相对于广义最小二乘......
目的对于带约束的线性回归模型,y=Xβ＋e,E（e）=0,cov（e）=σ2V,V〉0,Rβ=0,给出了回归系数的有偏估计βR＊（K）=（KM＋I）-1βR＊其中K=diag（k1,k2,…,kp......
提出了应用线性回归方法改进核密度估计的一种方法,所得到的线性模型能按照广义LS估计....
雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行......
对于线性回归模型Y=Xβ＋ε，E（ε）=0，cov（ε）=σ^2V，V≥0，针对设计阵多重共线性问题，给出了回归系数的几个有偏估计，并讨论在MSE准则下优于广义......
对于带约束的线性回归模型,Y=Xβ＋e,E（e）=0,Cov（e）=σ2V,V〉0,Rβ=0,给出了回归系数的有偏估计βR＊（k）=（kM＋I）-1βR＊（k≥0）,求出了在均方误差意义......
在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；cov（ε）=σ^2V；V〉0下给出了有偏估计βh^＋=（X^T V^-1 X＋hI）^-1 （X^TV^-1Y＋β^＋），其中h〉0为参数，β^＋表示线性回归模......
研究多响应变量近似线性回归模型的Minmax稳健设计问题．以响应变量均方误差阵的迹tr（MSEM）为准则，对回归方程系数采用广义最小二乘估计......
针对广义Gauss—Markov（GM）模型，采用Bayes估计方法获得参数的Bayes线性无偏估计（BLUE），在均方误差矩阵准则下与广义最小二乘（GLS）估计进行......
对于概率密度函数的估计,提出了应用线性回归的方法改良核密度估计.通过线性变换使得估计误差满足近似独立同分布,改良的估计量为G......
本文提出了应用线性回归的方法改良核密度估计的一种方法,改良的估计量为GLS估计.并讨论了几个与之相关的问题.......
建立了一个OD估计模型。将OD估计分为固定的步数,每一步都是一个双层规划,上层为广义最小二乘估计,下层为随机用户均衡分配模型,即......
在工业试验中,由于试验条件的限制,试验响应取截尾数据常常是必须的。在截尾数据线性回归模型中,标准的回归技术不再适用。一种很......
针对工程上用最小二乘方法难以对两坐标雷达与三坐标雷达进行直接配准的问题,提出先由三坐标雷达量测估计出两坐标雷达的俯仰观测,......
回归分析是统计学中一个非常重要的分支，而有偏估计是回归理论中重要的内容，它不仅在一些高精端领域有广泛的应用，而且在社会经济和自......
自工业革命之后工业开始对一个大国的经济发展发挥至关重要的作用,而影响工业经济发展的因素随着时代的变化也越来越多样,任何经济......
运用生物统计学中的似乎不相关线性模型的原理与方法对Logistic方程组的参数进行广义最小二乘估计,并应用于红松单木生长的拟合。......
利用指数分布的若干个样本分位数，建立线性回归模型，由获得的广义最小二乘估计的渐近正态性，得到分组数据场合分布参数的渐近置信估计......
在均方误差矩阵准则下研究了线性回归系数的一种有偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题及其他统计性质,并导出了它们的相对......
在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；Cov（ε）=σ^2V，V〉0下，给出了一种新的有偏估计β^-（F（K））=（X′V^-1X＋TF（K）T′）^-1X′V^-1Y，讨论了这种有偏估计的优......
基于广义线性模型,讨论了新增样品后其系数的广义最小二乘估计与原有的样品其系数的广义最小二乘估计之间的关系,在此基础上,讨论......
根据线性回归模型[Y=Xβ＋ε；ε～（0，σ^2 V）；V〉0]，给出了一种新的有偏估计βd（V），讨论了该有偏估计的优良性质，在均方误差矩阵准则下比较了新估......
提出了含区域效应且存在异方差的单因素误差分量模型,并推导了在这一模型中如何根据样本数据计算可行广义最小二乘估计量的方法.......
线性模型的内容十分丰富,其中最小二乘估计更是精华,而递推最小二乘估计在数据处理中有着广泛的应用。用最小二乘法对模型中的未知......
研究了线性模型中广义最小二乘参数估计的误差分布稳健性问题.首先讨论了在线性统计模型里,设计矩阵为列降秩矩阵时,模型中给出了......
利用对数正态分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到分布参数的渐近置信估计.在样......
在均方误差矩阵准则下研究了回归系数的一类线性估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题，并讨论了三种不同相对效率的上、下界．......
