两向分类随机效应模型中方差分量的非负估计 被引量：6

1

作者 范永辉 王松桂 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期303-310,共8页

两向分类随机效应模型是一种有着广泛应用的统计模型,对其中的方差分量,经常使用方差分析法来估计。本文中,在均方损失意义下,给出了一种简单易行地改进ANOVA估计的方法,并给出了方差分量的正估计,这个估计在均方损失下一致优于ANOVA估计。

关键词 两向分量随机效应模型 线性混合模型 非负估计 方差分析估计

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两级套随机效应模型中方差分量的Bayes估计

2

作者 刘瑞香 《山西农业大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第1期109-112,共4页

在加权平方损失下导出了两级套分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用多元密度及其偏导数的核估计方法构造出了方差分量的经验Bayes(EB)估计。

关键词 两级套随机效应模型 方差分量 BAYES估计 经验BAYES估计

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随机效应模型中方差分量的经验Bayes检验问题 被引量：9

3

作者 韦来生 王立春 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2004年第1期97-108,共12页

给出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes检验的判决函数,利用核估计的方法,构造了相应的经验Bayes(EB)检验的判决函数.在适当的条件下证明了EB判决函数是渐近最优的且有收敛速度.给出了模型的特例和推广.最后,举出一个满足定理条... 给出了双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes检验的判决函数,利用核估计的方法,构造了相应的经验Bayes(EB)检验的判决函数.在适当的条件下证明了EB判决函数是渐近最优的且有收敛速度.给出了模型的特例和推广.最后,举出一个满足定理条件的例子. 展开更多

关键词 随机效应模型 方差分量 经验BAYES检验 收敛速度

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随机效应模型中方差分量的非负二次型估计 被引量：1

4

作者 周明华 王静龙 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1992年第2期158-164,共7页

设Y_1,Y_2是相互独立的随机变量,Y_1/(ασ+τ)～X^2(n_1),Y_2/τ～x^2(n_2),其中σ>0,τ>0是未知方差分量,α>0,正整数n_1,n_2是已知常数。本文从风险函数及偏差角度研究了σ的无偏估计Y_1/(αn_1)—Y_2/(αn_2)的改进,并指... 设Y_1,Y_2是相互独立的随机变量,Y_1/(ασ+τ)～X^2(n_1),Y_2/τ～x^2(n_2),其中σ>0,τ>0是未知方差分量,α>0,正整数n_1,n_2是已知常数。本文从风险函数及偏差角度研究了σ的无偏估计Y_1/(αn_1)—Y_2/(αn_2)的改进,并指出用非负二次估计PY_1代替σ的无偏估计较合适,其中最后把上述结果用于一种方式分组及二级套分类随机效应模型。 展开更多

关键词 随机效应模型 方差分量 估计 二次

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双向分类随机效应模型中方差分量经验Bayes估计的收敛速度(英文) 被引量：2

5

作者 王立春 韦来生 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2005年第5期545-553,共9页

本文在加权平方损失下导出了平衡的双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用非参数方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了EB估计的收敛速度.最后,给出一个满足主要结果的例子.

关键词 随机效应模型 方差分量 Bayes估计 经验BAYES估计 收敛速度 双向分类 加权平方损失 非参数方法 EB估计

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随机效应模型中方差分量的Bayes估计及其优良性

6

作者 陈玲 韦来生 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2016年第1期51-61,共11页

在平衡单向分类随机效应模型中,假定方差分量具有共轭先验分布,在加权平方损失下导出了方差分量的Bayes估计;在均方误差准则下研究了方差分量的Bayes估计相对于经典统计方法中的ANOVA估计的优良性.最后,给出了本文主要结果的一个注释.

关键词 随机效应模型 方差分量 BAYES估计 ANOVA估计 均方误差准则

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两次重复试验三因子全效应随机模型误差方差的齐性检验

7

作者 张新育 周世国 孙甫照 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 2008年第1期14-18,共5页

研究两次重复试验三因子全效应随机模型误差方差的齐性检验问题,推导了检验统计量和检验规则的具体表达式.这一规则也适合于只有部分效应的随机模型,推导的主要工具是Kronecker积运算.最后给出一个应用实例.

关键词 两次重复试验 三因子全效应随机模型 误差方差齐性检验

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Panel数据模型中方差分量的精确检验 被引量：5

8

作者 程靖 王松桂 岳荣先 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第1期89-98,共10页

本文利用广义p值和广义置信区间的概念构造含有三个随机效应的Panel数据模型中方差分量的几种新的精确检验和置信区间,并讨论它们在尺度变换下的不变性.通过模拟给出检验的功效和置信区间的覆盖率.模拟结果表明,广义p值理论方法应用于... 本文利用广义p值和广义置信区间的概念构造含有三个随机效应的Panel数据模型中方差分量的几种新的精确检验和置信区间,并讨论它们在尺度变换下的不变性.通过模拟给出检验的功效和置信区间的覆盖率.模拟结果表明,广义p值理论方法应用于含有冗余参数的Panel数据模型参数检验问题是灵活而有效的. 展开更多

关键词 Panel数据模型 随机效应 广义P值 广义置信区间 方差分量

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线性混合模型中方差分量的ANOVA估计的改进 被引量：8

9

作者 范永辉 王松桂 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2007年第1期67-73,共7页

讨论了在含三个方差分量的线性混合模型中,在均方误差意义下,方差分量的方差分析估计的改进,并把这一结果推广到一般的线性混合模型上,得到一个改进方差分析估计的简单方法.

关键词 线性混合模型 方差分量 方差分析估计 随机效应

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广义非线性混合效应模型的变离差检验 被引量：3

10

作者 韦博成 林金官 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期528-535,共8页

应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题 .对离散和连续两类指数族分布 ,提出了若干有效的检验统计量 .所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示 。

关键词 混合效应 变离差检验 广义非线性模型 随机效应 方差分量 SCORE检验 回归模型

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套误差分量回归模型中方差分量的精确检验 被引量：2

11

作者 赵静 王松桂 王磊 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期31-39,共9页

本文利用广义p-值和广义置信区间的概念构造含有三个随机效应的套误差分量模型中方差分量的几种新的精确检验和置信区间,并讨论它们在尺度变换下的不变性.模拟结果表明,基于广义p-值的检验很好地控制了犯第一类错误的概率.

关键词 套误差分量回归模型 随机效应 广义P-值 广义置信区间 方差分量

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空间门限随机前沿模型的构建与估计 被引量：2

12

作者 蒋青嬗 李毅君 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第4期25-31,共7页

基于空间计量视角拓展门限随机前沿模型,从技术效率时变和非时变两个层面分别构建空间门限随机前沿模型。模型同时考虑了生产单元的异质性和空间相关性,适用性较佳。分别使用两阶段最小二乘法和极大似然方法估计非时变和时变层面下的参... 基于空间计量视角拓展门限随机前沿模型,从技术效率时变和非时变两个层面分别构建空间门限随机前沿模型。模型同时考虑了生产单元的异质性和空间相关性,适用性较佳。分别使用两阶段最小二乘法和极大似然方法估计非时变和时变层面下的参数,使用JLMS法估计效率。蒙特卡罗结果表明:此方法的估计精度较高。随着样本容量的增加,估计精度增加;忽略空间效应或者门限效应,估计精度较低。 展开更多

关键词 随机前沿模型 门限效应 空间效应 两阶段最小二乘法 极大似然估计

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俯冲带板内地震竖向位移谱阻尼修正系数模型研究 被引量：1

13

作者 王本三 靳羽阳 刘名吉 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期175-189,共15页

基于日本K-NET和KiK-net台网中4695条俯冲板内地震记录的竖向分量,建立了位移谱阻尼修正系数(DMF)模型。采用基于场地周期的场地分类方法,并通过固定效应法推导出模型系数。该DMF模型考虑了谱周期、阻尼比和场地条件的影响,可以用来调... 基于日本K-NET和KiK-net台网中4695条俯冲板内地震记录的竖向分量,建立了位移谱阻尼修正系数(DMF)模型。采用基于场地周期的场地分类方法,并通过固定效应法推导出模型系数。该DMF模型考虑了谱周期、阻尼比和场地条件的影响,可以用来调整与震源和距离无关的设计反应谱。利用阻尼比对数的二次方程式对原数据进行拟合回归。通过随机效应模型分离出事件内和事件间残差,并评估震源和路径、场地参数的影响。残差的分布表明:增加震级、震源深度和震源距离项可以改善DMF模型。整体上看:震源效应对DMF模型的影响小于路径效应,而场地效应介于震源效应和路径效应之间。当周期小于1.1s时,场地效应引起的随机误差大于震源效应引起的随机误差,1.1s后则相反。 展开更多

关键词 阻尼修正系数 竖向分量 俯冲带板内地震 位移谱 随机效应模型

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许定理的一个推广

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作者 徐承彝 杨海明 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1984年第1期9-12,共4页

§1 引言考虑线性模型y=Xβ+U1ε1+…+Ukεk （1）其中 X,U1,…,UK 分别是已知的 n×p,n×n1,…,n×nk 矩阵,秩 X<n,β是未知参数向量,ε1,…,εk 是独立的随机向量。对任何 i（1≤i≤k）,假设εi 的分量εi1,…,ε... §1 引言考虑线性模型y=Xβ+U1ε1+…+Ukεk （1）其中 X,U1,…,UK 分别是已知的 n×p,n×n1,…,n×nk 矩阵,秩 X<n,β是未知参数向量,ε1,…,εk 是独立的随机向量。对任何 i（1≤i≤k）,假设εi 的分量εi1,…,εini独立,并且Eεij=0,Eεij2=σi2,Eεij4=rijσi4,j=1,…,ni这里σi2是未知参数。我们称满足上述条件的线性模型（1）为许模型。 展开更多

关键词 线性模型 未知参数向量 无偏估计 最小二乘估计 一致最小方差 方差分量 随机向量 四阶矩 随机效应 HADAMARD

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