学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的多个辅助变量的回归估计法,从理论上研究了该方法下权的选取方法,并将该方法下的估计量与Raj辅助变量回归估计量、Ghosh多元线性回归估计量在精度上进行了数值比较,结果表明:这种新的辅助变量的回归估计法在精度上优于Raj辅助变量回归估计和Ghosh多元线性回归估计

  • 标签: 多辅助变量 线性组合 回归估计
  • 简介:设函数b=(b1,b2,…,bm)和广义分数次积分L-a/2(0〈α〈n),它们生成线性算子定义如下Lb-a/2f=[bm…,[b2[b1,L-a/2]],…,]f,其中m∈Z+,bi∈Lipβi(0〈βi〈1),其中(1≤i≤m).将讨论Lb-1a/2。从Mp^q(Rn)到Lip(α+β-n/q)(Rn)和q^q(Rn)到BMO(Rn)的有界性.

  • 标签: 多线性算子 广义分数次积分 Lipschitz函数空间
  • 简介:研究了线性等式约束下线性模型中BLu估计关于协方差的稳健性,得到了在协方差发生变化时,条件可估函数c’β的条件BLU估计具有稳健性的充要条件.

  • 标签: 线性等式约束 BLU估计 条件可估函数 稳健性
  • 简介:LMS算法是一种常用的估计法,但它的收敛速度较慢.采用短周期M序列相关估计法,其结构和算法与常规LMS自适应估计法相近,但收敛速度要快得多,非常适用于理论研究和工程实际的要求.计算机模拟结果表明,经200~300次迭代运算后,系统冲激响应抽样估计值误差小于0.01.

  • 标签: 线性系统 相关估计法 通信技术 算法 收敛速度 数字技术
  • 简介:对于一类相依线性回归系统,本文提出了一种泛岭改进估计,并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质,获得了若干深入的结果。

  • 标签: 两步估计 优良性 线性回归 性质 系统
  • 简介:放弃了Luenberger状态估计理论对系统完全可观测性的要求,提出了一般线性离散系统状态估计的方法。对于j=i,i-1,给出了系统完全(i,j,Ti)可重构这一新概念的充要条件。

  • 标签: 状态估计 可重构性 离散系统 时变系统
  • 简介:针对线性回归模型Y=Xβ+l的典则形式Y=a01+Z+l,l-(0,σ^2I)在设计阵X呈病态时,提出了一类新估计(k;q)=(OkIq+Aw^A1O)^-1Z'Y,称之为广义岭型估计.优点是结合主成分估计和岭估计的思想和方法,将X'X的特征值分为不同大小属性的两部分A1与A2,并分别添加不同的常数,致使新估计类的均方误差大幅降低的同时计算量大大减少,而且便于对原变量做出解释.文中进一步讨论了该估计优于岭估计的k的存在性以及充分条件.

  • 标签: 典则形式 岭估计 主成分估计 广义岭型估计
  • 简介:本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计,给出了混合整数线性模型方差分量无信息和:有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计

  • 标签: 混合整数线性模型 方差分量 极大后验估计
  • 简介:基于平衡损失的思想和最小二乘统一理论,对带线性约束的一般线性模型提出了一种全面度量估计优良性的标准.给出了此标准下模型中回归系数线性函数的约束广义平衡LS估计,并得到了约束广义平衡LS估计唯一性的一个充分条件.

  • 标签: 线性模型 平衡损失函数 约束广义平衡LS估计
  • 简介:局部线性估计是非参数回归中的一类重要估计方法.在相关研究结果的基础上,给出了局部线性估计教学中两类有用的推广.给出了多节点处局部线性估计的目标函数优化表达式,这有助于节省程序计算时间,又可以允许在一些先验信息下使得估计的函数是单调的.给出了数值模拟例子来说明推广的知识有着一定的应用价值.

  • 标签: 非参数回归 局部线性估计 二次规划
  • 简介:采用有偏估计B∧(k)=[(X′X)-1-k(X′X)-2]X′Y估计多元线性模型中的回归系数B,通过k值的选取,可使β∧(k)=Vec[B∧(k)]的均方误差MSE小于β=Vec(B)的LS(最小二乘)估计β的MSE.

  • 标签: 多元线性模型 最小二乘估计 均方误差
  • 简介:对于线性对流占优扩散方程,采用特征线有限元方法离散时间导数项和对流项,用分片线性有限元离散空间扩散项,并给出了一致的后验误差估计,其中估计常数不依赖与扩散项系数。

  • 标签: 后验误差估计 对流占优 特征线方法
  • 简介:考虑一般的分块半相依线性回归(SUR)模型及其相应的简约模型,给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件.

  • 标签: 分块半相依线性回归漠型 简约模型 协方差改进估计
  • 简介:针对车载捷联惯导系统怠速条件下的初始对准问题,提出了一种基于罗德里格参数的线性最优估计自对准算法。利用姿态阵分解和凯莱变换,将任意姿态下的无初值初始对准问题简化为罗德里格参数的无约束线性最优估计问题。讨论了算法的有效性,推导了算法的对准误差公式,并设计了一种简洁的工程实现方案。利用车载捷联惯导系统进行了四位置对准试验,每个位置对准六次,结果表明,在发动机振动及外界随机扰动下,新算法可以在5min内完成对准,统计方位均方差(1σ)不超过3′。

  • 标签: 初始对准 罗德里格参数 凯莱变换 线性最优估计
  • 简介:测量中大量的函数模型都是非线性回归模型.当回归变量含有一定的测量误差时,我们得到非线性测量误差模型.本文讨论了这种模型中未知参数具有正态先验分布时的参数Bayes估计方法,并对这种估计进行了影响分析,证明了删除模型与均值漂移模型中参数的Bayes估计相同,利用Cook统计量给出了删除模型下参数的Bayes估计的影响度量.

  • 标签: BAYES估计 非线性模型 非线性回归模型 测量误差模型 均值漂移模型 函数模型
  • 简介:利用矩阵广义逆的有关性质,研究了一般线性回归模型设计矩阵Xnxp非列满秩时回归参数β的可估计性,并给出了回归参数卢的某些线性函数c^Tβ可估计的充要条件.

  • 标签: 回归模型 最小二乘估计 可估计性