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题名线性模型的一种新的几乎无偏两参数估计
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作者
左卫兵
胡梅
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机构
华北水利水电大学数学与信息科学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第24期18-21,共4页
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基金
河南省基础与前沿技术研究项目(142300410401)
河南省科技厅软科学项目(162400410106)
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文摘
文章针对线性模型中设计阵存在复共线性,提出了参数估计的一种新的几乎无偏两参数估计,在均方误差矩阵准则下,给出了新估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计、几乎无偏Liu估计等估计的充分条件。通过数值模拟验证了相关理论结果。
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关键词
线性模型
复共线性
均方误差矩阵
两参数估计
几乎无偏两参数估计
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Keywords
linear model
multicollinearity
mean square error matrix
two-parameter estimation
almost unbiased two-pa-rameter estimation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名线性模型参数的几乎无偏两参数估计
被引量：4
- 2
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作者
常新锋
晋守博
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机构
江苏大学财经学院
宿州学院数学与统计学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2014年第16期25-27,共3页
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基金
江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20140521)
安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2012Z403)
+1 种基金
江苏大学高级技术人才科研启动基金资助项目(11JDG179)
国家统计局统计科学研究计划资助项目(2012LY147)
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文摘
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、几乎无偏岭估计和几乎无偏Liu估计的充分条件。
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关键词
均方误差矩阵准则
几乎无偏估计
两参数估计
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于W,LR和LM检验的预检验两参数估计
被引量：3
- 3
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作者
常新锋
杨虎
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机构
江苏大学财经学院统计系
重庆大学数学与统计学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2012年第6期572-582,共11页
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基金
中央高校基本科研业务费(CDJXS10100002)
江苏大学高级技术人才科研启动基金(11JDG179)
江苏省统计应用研究基地资助
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文摘
本文讨论带等式约束的线性模型,随机误差向量服从多元正态分布,当附加的约束条件不确定时,提出了基于W检验,LR检验和LM检验的预检验两参数估计,并对估计优良性进行分析.
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关键词
两参数估计
预检验估计
均方误差
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Keywords
Two-parameter estimator, preliminary test estimator, mean square error.
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名Logistic回归模型的两参数估计
被引量：2
- 4
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作者
常新锋
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机构
江苏大学财经学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第11期72-74,共3页
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基金
国家自然科学青年基金资助项目(11501254)
江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20140521)
+1 种基金
江苏省统计应用研究基地项目(2014JD06)
江苏大学高级技术人才科研启动基金(11JDG179)
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文摘
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法。为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数估计,并在均方误差矩阵准则下对估计的统计性质进行研究。
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关键词
LOGISTIC回归模型
均方误差矩阵
复共线性
两参数估计
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名均方误差意义下几乎无偏两参数估计的优良性
被引量：2
- 5
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作者
常新锋
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机构
江苏大学财经学院统计系
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2014年第19期30-33,共4页
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基金
国家统计局统计科学研究计划资助项目(2012LY147)
江苏省自然科学基金青年项目(BK20140521)
+1 种基金
江苏大学高级技术人才科研启动基金项目(11JDG179)
江苏高校人文社会科学校外研究基地项目
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文摘
文章在均方误差意义下,分别比较了几乎无偏两参数估计与最小二乘估计、两参数估计,并给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、两参数估计的充分条件。
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关键词
均方误差
几乎无偏估计
两参数估计
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计
被引量：1
- 6
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作者
黄伯强
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机构
南京师范大学中北学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第23期16-20,共5页
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基金
国家社会科学基金资助项目(18BTJ040)。
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文摘
为解决线性模型的多重共线性问题,文章通过结合几乎无偏Liu算子T_(d)与岭算子W_(k),提出了随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计β_(MWMTPE),并在均方误差准则下,把新估计与已有的加权混合估计β_(WME)、加权混合岭估计β_(WMRE)、加权混合Liu估计β_(WMLE)、加权混合几乎无偏Liu估计β_(WAULE)进行了比较,给出了新估计优于其他估计的充分必要条件。最后,通过具体数据实例对理论结果进行了验证,结果表明在合适的参数取值条件下,新估计优于其他几个加权混合估计。
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关键词
多重共线性
随机约束
加权混合两参数估计
均方误差准则
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Keywords
multicollinearity
stochastic constraint
weighted mixed two-parameter estimator
mean squared error criterion
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名均方误差意义下预检验两参数估计的优良性
被引量：1
- 7
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作者
常新锋
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机构
江苏大学财经学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第1期77-80,共4页
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基金
国家自然科学基金青年项目(11501254)
江苏省自然科学基金青年项目(BK20140521)
江苏大学“青年骨干教师培养工程”资助项目
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文摘
文章在均方误差意义下，对预检验估计，预检验岭估计，预检验Liu4@计和预检验两参数估计的优良性进行比较，并分别给出了预检验两参数估计优于预检验估计，预检验岭估计和预检验Liu估计的充分条件。
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关键词
均方误差
预检验估计
预检验两参数估计
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Keywords
mean squared error
preliminary-test estimator
preliminary-test two-parameter estimator
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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