检索结果-内蒙古大学图书馆

回归系数线性函数的均方相合估计——问题与猜测

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Journal of Mathematical Research with Applications 1984年第4NO.03NO.02NO.01期 117-120页

作者：陈希孺中国科技大学数学系

设有线性模型 Y=x′β+e,i=1,…,n,… （1）其中{x}为已知的p维向量,β为未知的p维向量,{e}为随机误差序列。以β记β的基于（1）的前n个观测值Y,…,Y的最小二乘估计（LSE）。在[1]中,我们曾建立如下的结果:

关键词：线性估计相合估计参数估计最小二乘估计线性函数先验分布线性无偏估计回归系数均方相合数学模型

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一般混合线性模型联合估计的一个最优性

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工科数学 2002年第3期18卷 40-43页

作者：周永正景德镇陶瓷学院计算机系景德镇333001

本文从一个新的角度 ,刻划了一般的混合线性模型的一个最优性质 .这一性质比最小方差性更为直观 .

关键词：混合线性模型联合估计线性无偏估计最优性随机向量

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奇异线性模型中最小二乘估计效率的一个注记

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辽宁石油化工大学学报 2004年第2期24卷 92-94页

作者：侯景臣辽宁石油化工大学理学院辽宁抚顺113001

考虑奇异线性模型:Yn×1=Xn×pβp×1+εn×1,E(ε)=0,cov(ε)=∑,设β*=(X＇∑+X)+X＇∑+Y,β=(X＇X)+X＇Y。当∑≥0和rank(X)=p时,定义最小二乘估计β与最佳线性无偏估计β*相对效率为e4(β*/β)=||cov(β*)||／||cov... 详细信息

考虑奇异线性模型:Yn×1=Xn×pβp×1+εn×1,E(ε)=0,cov(ε)=∑,设β*=(X＇∑+X)+X＇∑+Y,β=(X＇X)+X＇Y。当∑≥0和rank(X)=p时,定义最小二乘估计β与最佳线性无偏估计β*相对效率为e4(β*/β)=||cov(β*)||／||cov(β)||。当∑≥0和rank(X)＜p时,对可估函数c＇β自然考虑两种估计的方差之比的下界,提出的相对效率为e5(β*/β)=var(c＇β*)／var(c＇β)。在μ(X)(?)μ(∑)条件下,给出了它们的下界。关于相对效率的讨论通常有∑＞0的假定,利用矩阵分析的方法将协方差矩阵∑＞0推广至∑≥0的情形,从而包含了Bloomfield-Watson的结果以及推广了Kantorovich不等式。

关键词：奇异线性模型最小二乘估计相对效率线性无偏估计矩阵

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基于时延传感器网络的预测融合算法研究

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计算机应用研究 2007年第10期24卷 302-304页

作者：朱凤春戴炬赵协广山东科技大学信息与电气工程学院

现有的基于网络时延的融合算法大都直接套用传统的同步数据融合方法,因此会产生信息等待、资源闲置以及差的实时性能等问题。针对上述问题,在现有工作基础上,结合预测估计以及顺序加权融合技术,设计出了一种新的能适应网络时延的多传感... 详细信息

现有的基于网络时延的融合算法大都直接套用传统的同步数据融合方法,因此会产生信息等待、资源闲置以及差的实时性能等问题。针对上述问题,在现有工作基础上,结合预测估计以及顺序加权融合技术,设计出了一种新的能适应网络时延的多传感器预测加权融合算法。该算法不仅能很好地解决现有基于时延的数据融合算法存在的诸多弊端,同时获得了良好的实时预测功能,并给出了新的基于网络时延的预测加权融合算法的推导过程,通过计算机仿真算例和理论分析来显示新算法的实用性和优越性。

关键词：网络时延多传感器系统线性无偏估计最优预测加权融合

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加速寿命试验的参数估计

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华东师范大学学报（自然科学版） 1996年第3期 27-32页

作者：王炳兴王玲玲杭州商学院华东师范大学统计系

本文讨论了恒定应力加速寿命试验和序进应力加速寿命试验中有关参数的点估计，所得点估计优于常用ＢＬＵＥ。

关键词：加速寿命试验线性无偏估计寿命试验参数估计

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多机器人系统传感器融合技术应用研究

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微计算机信息 2006年第12Z期22卷 185-187页

作者：朱凤春戴炬山东科技大学信息与电气工程学院

当前应用于机器人的多传感器数据融合研究大都集中在机器人自主导航和定位问题上,很少涉及利用机器人进行目标跟踪的研究。现有的基于网络时延的融合算法大都直接套用传统的同步数据融合方法,因此会产生数据等待、资源浪费以及较差的实... 详细信息

当前应用于机器人的多传感器数据融合研究大都集中在机器人自主导航和定位问题上,很少涉及利用机器人进行目标跟踪的研究。现有的基于网络时延的融合算法大都直接套用传统的同步数据融合方法,因此会产生数据等待、资源浪费以及较差的实时性能等问题。本文提出结合预测估计以及递推加权融合技术,设计出一种新的能适应网络时延的多传感器预测加权融合算法。该算法不仅能很好的解决现有基于时延的数据融合算法存在的诸多弊端,而且拥有良好的实时预测功能。文中给出了新算法的推导过程,并通过计算机仿真算例来显示新算法的实用性和优越性。

关键词：多机器人系统传感器目标跟踪线性无偏估计预测加权融合

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测量误差模型的期望分位数回归

测量误差模型的期望分位数回归

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作者：周晓丹武汉科技大学

学位级别：硕士

由于工具的不完善或人为因素的影响，观测数据和真实数据之间往往会产生误差，因此，测量误差模型广泛存在于工程学、金融学、生物学和医药行业等各个领域。回归模型是研究变量之间定量关系的一种统计模型，我们可以建立观测数据的回归... 详细信息

由于工具的不完善或人为因素的影响，观测数据和真实数据之间往往会产生误差，因此，测量误差模型广泛存在于工程学、金融学、生物学和医药行业等各个领域。回归模型是研究变量之间定量关系的一种统计模型，我们可以建立观测数据的回归模型来进行检验、预测等一系列统计推断，如果直接忽略观测数据的测量误差会导致回归模型中参数估计的有偏性和不一致性，因此探究如何减少测量误差对估计造成的偏差具有重要的现实意义和研究价值。　　线性测量误差模型通过最小化残差平方和可以直接得到一致最优的线性无偏估计，但想要直接得到测量误差模型期望分位数回归的无偏估计是困难的，因此我们借助正交距离回归的方法构建测量误差模型的期望分位数回归，得到参数估计量，并在大样本情况下，证明了该估计量的渐近正态性;然后，选择加权重迭代最小二乘算法（IRWLS）作为模型的求解算法;接着，通过大量的模拟实验，对比分析了测量误差模型的期望分位数回归、测量误差模型的分位数回归、以及与传统的分位数回归和线性回归之间的不同，验证了本文提出的测量误差模型的期望分位数回归在减少测量误差引起的偏差方面的有效性;最后，将所构建的模型应用于ACTG315数据集，研究艾滋病患者体内的HIV病毒载量和CD4+T细胞数之间的关系，并与其他方法作对比，进一步说明本文所提出的测量误差模型的期望分位数回归的有效性和易实现性，最后给出相关的参数估计结果和相应的置信区间。

关键词：测量误差模型期望分位数回归线性无偏估计正交距离回归渐近正态性

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火控系统最大误差与参数极值的统计评定

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火力与指挥控制 1986年第4期 48-62页

作者：吕顺祥万宝电器工业公司

系统误差的最大值和各种参数的极大值、极小值是系统研究设计、制造与使用者最关心的参数,而且使用中观念混乱与错误甚多。对正态随机参数,国际上有规定,国内尚未推行;对其它型参数,极值本身就是个随机变量,它服从Gumbel分布。从六十年... 详细信息

系统误差的最大值和各种参数的极大值、极小值是系统研究设计、制造与使用者最关心的参数,而且使用中观念混乱与错误甚多。对正态随机参数,国际上有规定,国内尚未推行;对其它型参数,极值本身就是个随机变量,它服从Gumbel分布。从六十年代以来,用Gumbel统计方法研究,计算极值已有广泛应用。本文就火控系统中应用的工程方法,较系统地进行综合,并举例说明之。我国广泛应用Gumbel统计方法研究极值参数,有益于系统研究水平和安全性的提高。

关键词：概率纸置信区间估计极值分布分布(力学) 线性无偏估计最大误差置信度置信水平协方差分位点统计量线性回归方法火控系统火力控制系统军事系统

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具有定性变量的回归模型

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玉溪师范学院学报 1990年第1期6卷 22-35页

作者：何树红

一、引言在我们以往研究的回归模型: Y=β0+β1x1+β2x2+……+βmxm+e中,所有的变量都是通常的定量变量。例如长度、重量、人口、产量等等。但在许多实际应用问题中,另外一种变量——定性变量用得越来越多。这种定性变量并非真正有数... 详细信息

一、引言在我们以往研究的回归模型: Y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+……+β_mx_m+e中,所有的变量都是通常的定量变量。例如长度、重量、人口、产量等等。但在许多实际应用问题中,另外一种变量——定性变量用得越来越多。这种定性变量并非真正有数量上的变化,而只有特性上的差异。例如天气（阴、晴）,性别（男、女）、职业（工人、农民、技术员、教师等）、颜色（黑、白）、品种等等。定性变量在许多实际问题中的作用是不可忽视的,在生物的分类、地质年代的划分等问题中,某些定性变量甚至起决定性的作用。因此,只限于定量变量的回归模型的研究是远远不能满足需要的,还需对具有定性变量的回归模型进行研究。

关键词：回归模型最小方差实际应用问题线性无偏估计线性回归量化模型正规方程满秩解向量预测值

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具有附加信息的回归方程的系数估计

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数理统计与应用概率 1995年第3期10卷 28-34页

作者：刘金山韩俊峰五邑大学江门529042 西安武警学院西安710086

本文考虑用附加信息来改进回归方程y_1=X_1β_1+ε_1的系数β_1的LS估计问题,把这一问题归结为一种相依回归(SUR)模型进行讨论,给出了β_1的依赖于样本信息和彼此独立的附加信息的最佳线性无偏估计量,得到了β_1的基于限定残差和非限定... 详细信息

本文考虑用附加信息来改进回归方程y_1=X_1β_1+ε_1的系数β_1的LS估计问题,把这一问题归结为一种相依回归(SUR)模型进行讨论,给出了β_1的依赖于样本信息和彼此独立的附加信息的最佳线性无偏估计量,得到了β_1的基于限定残差和非限定残差的两种常用两步估计量的有限样本性质。

关键词：回归方程相依回归模型线性无偏估计估计量

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