PC准则相关论文
本文研究线性回归模型中回归系数的广义岭估计,讨论了它的优良性及相对效率.全文共分为四章,在第一章中,介绍线性回归模型及其参数......
在回归模型的参数估计理论中,有偏估计是目前改善最小二乘估计(the Least Spuare Estimator,简写为LS估计)的一种重要方法.该文中......
本文论述了相依回归模型(SUR,m=2)参数的最优线性无偏Bayes估计和压缩主成分估计.第一部分,在XX=0的假定下,得到了SUR的最优线性无......
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......
本文导出了多元正态分布Np(θ，∑)中均值向量θ的Bayes估计，利用历史样本构造了θ的经验Bayes估计，并研究了Bayes估计和经验Bayes估计......
将PC准则推广应用于生长曲线模型参数阵的最小二乘估计和岭估计优劣性的比较,给出了岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件.......
针对Gauss-Markov模型，讨论了在均方误差矩阵（MSEM）准则和Pitman Closeness（PC）准则下回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性......
提出了有随机约束的混合回归模型在椭球约束下的一类有偏估计,并给出了在均方误差矩阵和PC准则下此估计类优于一般线性模型在椭球......
提出了线性回归模型中回归系数的一类非线性岭估计,并分别在广义均方误差准则和PC准则下讨论了它相对于LS估计的优良性.......
一般而言,PC准则是用来比较向量参数两个估计优劣的一种准则.本文将它推广应用于生长曲线模型回归参数阵的最小二乘估计和广义岭估......
将ＰＣ准则推广应用于生长曲线模型参数阵的最小二乘估计和岭估计优劣性的比较，给出了岭估计在ＰＣ准则下优于最小二乘估计的条件。......
提出了线性模型中回归系数的一类线性估计．在均方误差矩阵（MSEM）准则和Pitman Closeness（PC）准则下，研究了这类线性估计相对于最小二乘（LS......
讨论了压缩主成分估计的一些性质,证明了在一定条件下,此估计比最小二乘估计有更小的广义均方误差并且在PC准则下也优于最小二乘估......
考察了带随机信息的混合模型，得出了在线性不等式约束下的混合模型的参数估计，并研究了它的一些性质如均方误差矩阵（MSEM）、均方误差（MS......
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......
在方差分量模型中,随机效应向量为正态情形时,证明了PC准则下其参数的主成分估计优于广义LSE估计.......
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......
本文在三种条件下获得了多元线性回归模型回归系数的估计。第一种情形，我们得到了错误指定回归模型的Bayes估计，获得了在矩阵损失准......
讨论了压缩主成分估计的若干性质，证明了在一定条件下此估计比最小二乘估计有更小的广义均方误差，并且在PC准则下也优于最小二乘估计......
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文章提出了在约束线性模型下的约束岭型Stein估计,给出了一些简单性质;并基于Pitman Closeness（PC）准则,证明了在一定的条件下,约束......
在PC准则下对线性模型中设计矩阵病态时的几种改进估计--岭估计、压缩估计及Bayes估计进行了计算机模拟,模拟结果显示了这几种改进......
在错误指定的回归模型和线性约束条件下，于ＰＣ准则下，比较了回归系数的有约束的最小二乘估计相对于通常的最小二乘估计的优良性，也对预测......
针对正态分布下线性无偏估计在PITMAN准则下的比较问题,提出了一种较简单的比较方法,解决了无法在PITMAN准则下比较线性无偏估计的......
