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增长曲线模型中回归系数的根方估计 被引量:8
1
作者 黄养新 《工程数学学报》 CSCD 1995年第1期60-68,共9页
本文采用根方估计B*(m)(0<m<1)来估计增长曲线模型中回归系数B,通过根方参数m值的选取,可使β*(m)=Vec(B(m))的均方误差(MSE)小于β=Vec(B)的LSEβ*的MSE。本文还给出了选取m值的三... 本文采用根方估计B*(m)(0<m<1)来估计增长曲线模型中回归系数B,通过根方参数m值的选取,可使β*(m)=Vec(B(m))的均方误差(MSE)小于β=Vec(B)的LSEβ*的MSE。本文还给出了选取m值的三种方法及应用实例。 展开更多
关键词 增长曲线模型 最小二乘估计 根方估计 回归系统
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多元线性模型回归系数的主成分估计 被引量:10
2
作者 黄养新 《工程数学学报》 CSCD 1994年第2期100-104,共5页
本文对多元线性模型回归系数提出了主成分估计,并证明了主成分估计优于最小二乘估计。进一步,对最小二乘估计的任一线性变换,给出了均方误差的一个无偏估计,并应用极小化均方误差的无偏估计的方法,给出了确定偏参数的公式。
关键词 多元线性模型 回归系数 主成分估计
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正态分布族的参数的经验Bayes估计的收敛速度 被引量:1
3
作者 黄养新 王祖喜 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 1996年第2期205-209,共5页
对于正态分布族{N(μ,σ ̄2):-∞<μ<+∞,σ ̄2>0},该文利用密度函数及其偏导数的核估计构造出参数θ=(μ,σ ̄2)的经验Bayes(EB)估计,并在一定条件下证明了θ的EB估计的收敛速度可任意接近于1.最... 对于正态分布族{N(μ,σ ̄2):-∞<μ<+∞,σ ̄2>0},该文利用密度函数及其偏导数的核估计构造出参数θ=(μ,σ ̄2)的经验Bayes(EB)估计,并在一定条件下证明了θ的EB估计的收敛速度可任意接近于1.最后给出了一个实例. 展开更多
关键词 正态分布 经验BAYES估计 收敛速度 参数估计
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误差协方差阵的经验Bayes估计的收敛速度
4
作者 黄养新 刘朝荣 《应用数学》 CSCD 北大核心 1995年第1期108-115,共8页
本文利用密度的混合偏导数的核估计,构造出线性模型中误差协方差阵的逆的经验Bayes(EB)估计,在一定条件下,还证明了EB估计的收敛速度可任意接近于1,最后,给出了一个实例。
关键词 线性模型 误差协方差阵 收敛 贝叶斯估计
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非线性模型误差方差估计的Bootstrap逼近和分布的收敛速度
5
作者 黄养新 《应用数学》 CSCD 北大核心 1994年第1期11-17,共7页
本文对非线性模型误差方差的估计基于Jackknife虚拟值的Bootstrap方法建立了Bootstrap逼近,证明了逼近的相合性定理,得到了逼近的速度是o(n^(-1/2))。进一步,本文证明了误差方差估计的分布以理想的最佳速度o(n^(-1/2))收敛于正态分布的... 本文对非线性模型误差方差的估计基于Jackknife虚拟值的Bootstrap方法建立了Bootstrap逼近,证明了逼近的相合性定理,得到了逼近的速度是o(n^(-1/2))。进一步,本文证明了误差方差估计的分布以理想的最佳速度o(n^(-1/2))收敛于正态分布的结论。 展开更多
关键词 非线性模型 误差 方差 估计
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多元线性模型回归系数的广义根方估计
6
作者 高兑现 黄养新 《西安矿业学院学报》 北大核心 1996年第3期275-279,共5页
将根方估计作一拓广,提出了回归系数的广义根方估计,证明了广义根方估计能更有效地改善最小二乘估计,并给出了广义根方估计的显示解和确定偏参数的方法。
关键词 多元线性模型 广义根方估计 回归系数
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多元线性模型回归系数的混合估计和Bayes估计
7
作者 黄养新 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 1995年第1期8-12,共5页
In this paper,the mixed estimations of regression coefficient in multivariate linear model is giyen on the condition of expanding sample data and their optimalities are considered.It is shown that GLSE is equivalent t... In this paper,the mixed estimations of regression coefficient in multivariate linear model is giyen on the condition of expanding sample data and their optimalities are considered.It is shown that GLSE is equivalent to the above mentioned mixed estimations.Furthermore,Bayes estimation in multivariate normal model,which is the same as the mixed estimations,is also improved. 展开更多
关键词 多元线性模型 回归系数 混合估计 BAYES估计
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