均方误差矩阵准则相关论文
均匀分布是最重要的连续型分布之一,广泛应用于自然科学和社会科学领域,因此研究均匀分布的参数估计问题仍然有很大的现实意义。首......
文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方......
本文研究了线性模型中参数的Bayes线性无偏估计(BayesLUE)和参数型经验Bayes(PEB)估计的构造方法及其性质。 对一般的Gauss-Mar......
本文研究了生长曲线模型中参数的Bayes线性无偏估计(Bayes LUE)的构造方法及其性质。 作为多元线性模型的一种，我们首先利用矩阵......
将张建军等人提出的c-K估计推广至c-K估计的情形，证明了在均方误差意义下利用Stein压缩技术可以改进广义岭估计，并给出了下c-K估计优......
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......
在均方误差矩阵（MSE-M）准则和在Pitman Closeness（PC）准则下，比较了部分根方估计相对于最小二乘估计的优良性．......
对于线性约束下的线性回归模型,针对设计矩阵的病态问题,提出一种条件部分根方估计.并在均方误差矩阵准则和Pitman Closeness准则......
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......
在均方误差矩阵准则和Pitman closeness（PC）准则下讨论了线性回归模型中回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性及其相对效......
考察在错误指定的先验假定下的回归系数的Bayes估计(BE),并将其与最小二乘估计(LSE)进行比较.对BE与LSE的两种新的相对效率导出了......
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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......
线性模型是数理统计学中的重要模型，许多研究学者对其作了大量研究。它是几类统计模型的总称，在现代统计学中应用非常广泛。在研究线......
在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差（Bayes linear unbiased minimum variance estimator, BLUMV）估计相对......
线性模型与广义线性模型是两类重要的统计模型，许多生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业等领域的现象都可以用线性模型......
正态分布在数理统计学的理论研究和实际应用中具有十分重要的地位,越来越多的研究领域都涉及到正态分布的参数估计问题,因此很多专......
对线性回归模型中的一类线性估计，在均方误差矩阵准则和PC准则下，研究了它相对于广义最小二乘估计的优良性．当设计阵为非列满秩时，讨论......
对数正态分布在可靠性领域中的应用十分广泛,与寿命数据及人口收入数据拟合结果良好。作为对数正态分布研究领域核心问题的参数估......
本在于错误指定的先验假定获得了回归系数的Ｂａｙｅｓ估计（ＢＥ），并在均方误差矩阵准则下对其与最小二乘（ＬＳ）估计进行了比较，导出了它们的相对效率的界、......
在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差（BLUMV）估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未......
导出了一类线性模型中参数的Bayes线性无偏估计．在均方误差矩阵准则、predictive Pitman closeness（PRPC）和posterior Pitman closene......
文章提出了线性模型参数的几乎无偏两参数估计，并在均方误差矩阵准则下，给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计......
