搜索结果: 46-60 共查到“数理统计学 模型”相关记录97条 . 查询时间(0.858 秒)
椭球约束下等均值模型中联合估计的可容许性
可容许性 椭球参数空间 一阶矩 二阶矩
2009/10/29
考虑等均值模型Y=1nβ+ε，ε的前四阶矩和正态分布N(0,σ2V)相同，β和σ2是未知参数.在椭球约束H={(β,σ2):nh-1β2≤σ2}下，给出了方差σ2和二阶原点矩β2+σ2在估计类T={Y′AY:A≥0}中以及一、二阶矩(β,σ2)和(β,β2+σ2)的同时估计(q′Y,Y′AY)在估计类ГT={(q′Y,Y′AY):q∈Rn,A≥0}中是容许估计的...
基于方块脉冲函数逼近的线性连续回归模型的参数估计及其应用
回归模型 函数逼近 方块脉冲
2009/10/26
Parameter estimation for linear continuous regressive systems is studied via Legendre polynomials approximation, and a least-squares algorithm is presented.Then, the application of this method to para...
线性模型中变量和变换的同时选择
变换 变量 线性模型
2009/10/23
变量选择和变换选择是线性模型中的两个不同的问题.把这两个过程结合起来同时进行,将是很有意义的.由于近来在计算技术方面的发展,这种同时进行的过程现在是可行的.本文提出了在线性模型中的变数和变换同时进行选择的两个方法.节(?)个方法是(?)个纯粹的同时选择过程.第二个方法适用于具有较多预报因子的数据集,也提出了(?)个对于同时选择的向后删除过程.这两个方法皆以贝叶斯模型选择准则为基础.用(?)个实例来...
MANOVA模型中均值参数的极大极小估计和可容许估计
正态MANOVA模型 极大极小估计 可容许估计
2009/10/22
设Y_(n×m)服从矩阵正态分布N(XΘ, σ^2Σ×V),X_(n×k)是一个列满秩的矩阵,n ≥k≥3,σ^2是未知的,σ^(-2)S_p服从自由度为p的χ^2分布。当f(t)是单调非降 可微的函数, 且0≤f(t)≤2(k-2)/m(p+2)时,其列向量为Δ_i(Y)=[I_k- f(V′_iY′(X′Σ^(-1)X)^(-2)YV_iS_p_(-1)S_p (X′Σ^(-1)X)^(-1)...
混合线性模型M估计的强相合性
混合样本 线性模型 M估计 强相合性
2009/10/21
研究了ρ~混合样本线性模型中回归参数M估计的强相合性, 在较弱的矩条件下, 获得了M估计是强相合的充分条件, 实质性地改进和推广了文［1］定理3.1.
广义线性模型中极大拟似然估计的强收敛速度
广义线性模型 拟似然估计 强相合性 强收敛速度
2009/10/21
在supi ≥1E||yi||2+α < ∞(对某个α > 0)和其它正则条件下, 证明了一般联系函数的多维广义线性模型拟似然估计的强相合性, 并得到了强收敛速度, 其中 yi 是响应变量. 此结果是对文献中相应结果的改进.
该文用微分几何方法对AR(q)误差非线性回归模型若干二 阶渐近性质进行了研究. 作者基于Fisher信息阵在欧氏空间定义了内积，并在期望参数空间建立了几何结构. 基于上述几何结构，给出了AR(q)误差非线性回归模型若干二阶渐近性质的曲率表示. 将前人的一些结果推广到AR(q)误差非线性回归模型.
增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性
增长曲线模型 线性估计 可容许性
2009/10/21
该文讨论增长曲线模型中回归系数线性估计的可容许性, 在矩阵损失(d(Y)-KBL)(d(Y)-KBL)' 下, 分别给出了回归系数的齐次与非齐次线性估计是可容许的充要条件, 推广了以往文献的相关结论.
正态线性模型中随机回归系数和参数的Minimax估计
Minimax估计 二次损失 随机效应 正态线性模型
2009/10/21
该文在一般正态随机效应线性模型中研究了随机回归系数和参数的估计问题. 在二次损失下，得到了线性可估函数在一切估计类中的唯一Minimax估计.
方差分量模型中回归系数的线性估计的可容许性
可容许性 线性回归 线性模型
2009/9/30
考虑方差分量模型EY=Xβ,COV(Y)=∑θiVi (i=1,2,…,m),其中n×p矩阵X和非负定矩阵Vi (i=1,2,…,m)都是已知的,β∈Rp,θi≥0或θi＞0(i=1,2,…,m)均为参数.在本文中,我们在二次损失下,当μ(V1∶V2∶…∶Vm∶X)=Rn时,给出了关于可估函数Sβ的线性估计在线性估计类中可容许性的充要条件.
一般方差分量模型中回归系数的线性估计的可容许性
可容许性 线性回归 线性模型
2009/9/27
考虑方差分量模型EY=Xβ,EY=Xβ,COV(Y)=∑θiVi (i=1,2,…,m),其中n×p 矩阵X和非负定矩阵Vi (i=1,2,…,m)都是已知的,β∈Rp,θi≥0或θi＞0 (i=1,2,…,m)均为参数.在本文中,我们在二次损失下,当V＝∑Vi≥0 (i=1,2,…,m)时,给出了关于可估函数Sβ的线性估计在线性估计类中可容许性的充要条件,从而有效地把文[5]的主要结果推广为最一...
NA误差下部分线性模型的经验似然推断
部分线性模型 负相协随机误差 经验对数似然 置信区间
2009/9/21
对于部分线性模型 $y_{i}=\beta x_{i}+g(t_{i})+e_{i}, 1\leq i \leq n, $ 这里$(x_{i},t_{i}) $ 是固定设计点, $g$ 是未知函数, $e_{i}$ 是负相协 (NA) 随机误差,给出了回归系数的经验似然比统计量,并讨论了似然比统计量的极限分布,可构造参数的经验似然置信区间.
线性模型中M估计分布的随机加权方法逼近
线性模型 M估计 随机加权
2009/9/21
在线性模型中,M估计的渐近分布通常都涉及到不易估计的未知误差分布的某些量,如果要估计渐近方差,就需对这些冗余参数进行估计.利用随机加权方法可以避免先对误差分布中的冗余参数进行估计.给出了当自变量是随机变量时,M估计分布的随机加权逼近,证明了M估计分布的随机加权逼近是一致相合的. 当取不同的凸函数,样本大小和随机权时,进一步利用蒙特卡洛方法研究估计分布.研究表明随机权取泊松权时,不仅达到同样的效果...