基于对数正态分布下联合均值与散度广义线性模型的极大似然估计 被引量：9

1

作者 黄丽 吴刘仓 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第4期379-389,共11页

基于对数正态分布研究提出了联合均值与散度广义线性模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例显示该模型和方法是有用和有效的.

关键词 对数正态分布 联合均值与散度广义线性模型 极大似然估计

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基于GLM的未决赔款准备金评估的随机性链梯法 被引量：11

2

作者 张连增 段白鸽 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第1期22-28,共7页

为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的... 为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的预测分布,进而由该分布得到各个分位数以及其它分布度量,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。实证结果表明,两种Bootstrap方法得到的参数误差、过程标准差、预测均方误差都与解析表示估计的结果很接近。 展开更多

关键词 广义线性模型 过度分散泊松分布 预测均方误差 预测分布 BOOTSTRAP方法

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误差项为RDM的广义线性模型的诊断 被引量：2

3

作者 冯予 王执铨 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期646-649,共4页

该文将Cook和Weisberg提出的线性模型残差分析和影响分析方法用于误差项为RDM的广义线性模型 ,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价性 。

关键词 广义线性模型 残差分析 RDM 诊断分析 再生散度模型 随机误差

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Gauss-Markov估计关于误差分布的稳健性 被引量：5

4

作者 邱红兵 罗季 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第6期615-622,共8页

对于一般线性模型y=Xβ+ε,本文讨论了在广义均方误差准则及均方误差矩阵准则下,未知参数β的可估函数Xβ的Gauss-Markov估计关于误差分布的稳健性,分别给出了误差项ε的最大分布类,使得误差项ε的分布在此范围内变动时,Gauss-Markov估... 对于一般线性模型y=Xβ+ε,本文讨论了在广义均方误差准则及均方误差矩阵准则下,未知参数β的可估函数Xβ的Gauss-Markov估计关于误差分布的稳健性,分别给出了误差项ε的最大分布类,使得误差项ε的分布在此范围内变动时,Gauss-Markov估计在相应准则下是最优估计. 展开更多

关键词 线性模型 广义均方误差 均方误差矩阵 Gauss-Markov估计

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线性模型中回归系数广义岭估计的小样本性质 被引量：8

5

作者 韦剑 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期936-940,共5页

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率的界.

关键词 线性回归模型 最小二乘估计 广义岭估计 均方误差矩阵准则 PC准则 相对效率

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双重广义线性模型在车损险费率厘定中的应用 被引量：1

6

作者 赵明清 陈玉澎 张晓晓 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2016年第10期42-46,共5页

双重广义线模型是对广义线性模型的扩展,其对反应变量的均值与散度参数同时建立模型,提高了模型运用的灵活性与适应性。将双重广义线性模型应用到车损险费率厘定中,既考虑了费率期望值与费率因子之间的关系,又考虑了变量的分散程度与费... 双重广义线模型是对广义线性模型的扩展,其对反应变量的均值与散度参数同时建立模型,提高了模型运用的灵活性与适应性。将双重广义线性模型应用到车损险费率厘定中,既考虑了费率期望值与费率因子之间的关系,又考虑了变量的分散程度与费率因子之间的关系,并以欧洲一家保险公司的汽车保险损失数据为样本进行实证研究,把无索赔优待等级、地区、车型与年均行驶里程数作为费率因子,建立了费率厘定模型。结果表明,所得到费率结构合理,符合实际。 展开更多

关键词 双重广义线性模型 散度参数 车损险 费率厘定

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广义线性模型散度参数的相等性检验

7

作者 陈颖 周纪芗 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1999年第4期7-14,共8页

　广义线性模型的应用已越来越广,但在实际应用中经常碰到这样问题:何时应该拟合均值和离差的联合模型? 何时只需拟合单一的均值模型? 对此,可用散度参数的相等性检验来作为判断的依据。在该文中,作者给出了几个有关散度参数相等性检验... 　广义线性模型的应用已越来越广,但在实际应用中经常碰到这样问题:何时应该拟合均值和离差的联合模型? 何时只需拟合单一的均值模型? 对此,可用散度参数的相等性检验来作为判断的依据。在该文中,作者给出了几个有关散度参数相等性检验的统计量以及相应的分布。最后还给出了一个检验的具体例子。 展开更多

关键词 广义线性模型 相等性检验 散度参数 假设检验

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共同均值矩阵的线性估计的泛容许性

8

作者 胡学军 谢民育 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第1期95-100,共6页

本文给出了多元线性模型中共同均值矩阵可估函数的线性估计的泛容许性定义 ,并得到了共同均值矩阵可估函数的线性估计分别在齐次和非齐次线性估计类中的泛容许性特征 .

关键词 多元线性模型 均值矩阵 线性估计 泛容许性

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一般多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

9

作者 尤进红 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1997年第4期13-19,共7页

本文讨论了一般多元性模型（1．1）中共同均值参数的估计问题。针对[3]中提出的六种不同形式的优良性准则，证明了当V＞0，Σ≥0时，在齐次线性估计类中这六种准则是等价的，并且得到了在相应的估计类中均值参数矩阵的线性可估函数的线... 本文讨论了一般多元性模型（1．1）中共同均值参数的估计问题。针对[3]中提出的六种不同形式的优良性准则，证明了当V＞0，Σ≥0时，在齐次线性估计类中这六种准则是等价的，并且得到了在相应的估计类中均值参数矩阵的线性可估函数的线性估计的可容许性特性。当V≥0，Σ≥0时可分为两类，并且得到了第一类中均值参数矩阵的线性可估函数的线性估计的可容许性特征，还进一步讨论了非齐线性估计类的容许性问题。 展开更多

关键词 多元线性模型 共同均值 可容许性 线性估计

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多元线性模型回归系数的广义根方估计

10

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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增长曲线模型中共同均值参数线性估计的泛容许性

11

作者 张尚立 伍长春 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期91-94,共4页

讨论了增长曲线模型中共同均值参数的估计问题 ,在二次损失下得到了其共同均值参数的线性估计在非齐次线性估计类中是泛容许估计的充分和必要条件 .

关键词 增长曲线模型 共同均值函数 线性估计 泛容许性

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生长曲线模型中参数的Bayes线性无偏估计 被引量：3

12

作者 周静雯 韦来生 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2008年第6期639-647,共9页

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相对于广义最小二乘估计(GLSE)的优良性.对于非满秩情形,获得了可估函数的Bayes LUE并讨论了其优良性问题.

关键词 生长曲线模型 Bayes线性无偏估计 广义最小二乘估计 均方误差矩阵准则

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多元线性模型中共同均值参数的线性估计的泛容许性 被引量：3

13

作者 覃红 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1994年第3期301-307,共7页

给出了共同均值模型中共同均值的线性估计的泛容许性定义，并给出了共同均值参数的线性组合Ｓ的线性（包含齐线性与非齐线性）估计泛容许性的充分必要条件．

关键词 线性模型 共同均值参数 线性估计

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回归系数的一类线性估计相对于GLS估计的优良性

14

作者 陈敏 杨檫瑀 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期995-1000,共6页

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,讨论了回归系数的可估函数的优良性.

关键词 线性回归模型 线性估计 广义最小二乘估计 均方误差矩阵准则 PC准则

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多元线性模型系数的广义根方改进估计类

15

作者 夏正茂 梁家荣 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1996年第6期467-470,共4页

从矩阵变换理论出发，对多元线性模型的系数提出了广义根方估计。证明了它优于系数的ＬＳ估计，根方改进估计，且是β的线性可容性估计等性质。

关键词 多元线性模型 可容许估计 广义根方估计

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基于扩展的低阶多元广义线性模型的脑节点识别方法

16

作者 杨雅倩 唐绍婷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期3048-3052,共5页

针对现有单节点模型识别准确度较低以及低阶多元广义线性模型(LRMGLM)计算时间过长和使用局限性问题,提出基于扩展的低阶多元广义线性模型(ELRMGLM)的脑节点识别方法。首先,建立可以同时处理两次实验所有节点数据的ELRMGLM,以更多的时... 针对现有单节点模型识别准确度较低以及低阶多元广义线性模型(LRMGLM)计算时间过长和使用局限性问题,提出基于扩展的低阶多元广义线性模型(ELRMGLM)的脑节点识别方法。首先,建立可以同时处理两次实验所有节点数据的ELRMGLM,以更多的时间空间信息来提高算法的准确度;然后,利用带时空平滑惩罚项的优化函数引入先验信息,并通过迭代函数对模型参数进行求解;最后,使用基于K-means的快速选择策略实现惩罚参数和大脑节点的快速选择。三次样本实验中,ELRMGLM的准确度分别比经典血液动力学响应函数(canonical)方法、平滑有限脉冲响应(SFIR)方法、正则化和广义交叉验证(Tik-GCV)方法的最优结果提升了约20%、8%、20%,略优于LRMGLM,且计算时间是LRMGLM的1/750。实验结果表明,ELRMGLM能有效提高大脑节点的识别准确度,减少计算时间。 展开更多

关键词 功能性磁共振成像 广义线性模型 优化函数 迭代算法 K-meanS聚类

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混合系数线性模型参数的广义Liu估计 被引量：1

17

作者 蔡择林 陈金阳 江秉华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2021年第2期337-341,共5页

本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类新的有偏估计-广义Liu估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、Liu估计.最后讨论参数的选取问题.

关键词 混合系数线性模型 Liu估计 广义Liu估计 均方误差

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