平衡损失函数下几乎无偏估计的统计性质 被引量：1

1

作者 王文钐 赵世舜 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期871-876,共6页

在平衡损失函数下,讨论线性回归模型中几乎无偏Liu估计与几乎无偏Stein岭型主成分估计的统计性质.分别给出几乎无偏Liu估计与几乎无偏Stein岭型主成分估计在平衡损失函数下的风险,并在不同条件下讨论这两种风险的关系.

关键词 线性模型 几乎无偏Liu估计 几乎无偏Stein岭型主成分估计 平衡损失函数

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均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性 被引量：4

2

作者 朱宁 刘庆华 +1 位作者 周桂兰 农以宁 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期1-6,共6页

将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几... 将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差. 展开更多

关键词 均方误差 几乎无偏估计 岭型主成分估计 优良性

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线性模型参数的几乎无偏两参数估计 被引量：4

3

作者 常新锋 晋守博 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第16期25-27,共3页

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。

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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Logistic回归模型的几乎无偏两参数估计 被引量：4

4

作者 常新锋 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第2期19-21,共3页

Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型... Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。 展开更多

关键词 LOGISTIC回归模型 复共线性 均方误差 几乎无偏估计

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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

作者 常新锋 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第19期30-33,共4页

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。

关键词 均方误差 几乎无偏估计 两参数估计

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参数模型的预检验几乎无偏两参数估计

6

作者 常新锋 王和祥 左秀霞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第12期5-8,共4页

文章讨论了带等式约束的参数模型,其误差向量服从多元正态分布,在等式约束条件是否成立不能确定的情况下,提出了参数模型的预检验几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的优良性进行分析。

关键词 均方误差准则 预检验估计 几乎无偏估计

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半变系数模型的几乎无偏岭估计探讨 被引量：4

7

作者 曹连英 王蕾 +1 位作者 张博 徐文科 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第17期25-28,共4页

文章研究了具有多重共线性的半变系数模型的估计问题,基于轮廓最小二乘方法给出了半变系数模型的几乎无偏岭估计。证明几乎无偏岭估计在偏与均方误差意义下优于岭估计,并用数值模拟算例说明了几乎无偏岭估计的有效性和可行性。

关键词 半变系数模型 多重共线性 几乎无偏岭估计 轮廓最小二乘估计

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线性模型的一种新的几乎无偏两参数估计

8

作者 左卫兵 胡梅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第24期18-21,共4页

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。

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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Gamma回归模型的几乎无偏岭估计 被引量：1

9

作者 左卫兵 钱莉 谢蕾蕾 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第18期18-21,共4页

针对Gamma回归模型的复共线性,文章提出Gamma回归模型的几乎无偏岭估计。研究了几乎无偏岭估计与极大似然估计之间的线性关系,证明了几乎无偏岭估计是一种压缩估计。在均方误差准则下,讨论了几乎无偏岭估计的均方误差关于参数k的函数性... 针对Gamma回归模型的复共线性,文章提出Gamma回归模型的几乎无偏岭估计。研究了几乎无偏岭估计与极大似然估计之间的线性关系,证明了几乎无偏岭估计是一种压缩估计。在均方误差准则下,讨论了几乎无偏岭估计的均方误差关于参数k的函数性质,并给出了几乎无偏岭估计优于极大似然估计和普通岭估计的存在性定理。最后讨论了最优几乎无偏岭参数的一种取值方法。通过Monte Carlo模拟,证明了所提出几乎无偏岭估计和最优几乎无偏岭参数的优良性。 展开更多

关键词 Gamma回归模型 几乎无偏岭估计 几乎无偏岭参数 均方误差

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部分线性变系数模型的加权混合几乎无偏岭估计 被引量：1

10

作者 张巍巍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第15期34-37,共4页

文章研究随机线性约束条件下部分线性变系数模型的参数估计问题。为了克服多重共线性,融合Profile最小二乘估计、几乎无偏岭估计和加权混合估计构造了回归模型参数分量新的加权混合几乎无偏岭估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量... 文章研究随机线性约束条件下部分线性变系数模型的参数估计问题。为了克服多重共线性,融合Profile最小二乘估计、几乎无偏岭估计和加权混合估计构造了回归模型参数分量新的加权混合几乎无偏岭估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于加权混合估计和几乎无偏岭估计的充要条件,最后通过数值模拟验证了所提出估计量的有限样本性质。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 多重共线性 Profile最小二乘方法 几乎无偏岭估计 加权混合估计

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一种基于随机约束线性模型的参数有偏估计 被引量：1

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作者 刘朝林 荣腾中 +1 位作者 赵菲 周利锋 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第13期75-77,共3页

文章讨论了随机约束线性模型的参数估计问题,提出了一种新的几乎无偏加权混合岭估计方法。证明了在二次偏差准则下新估计优于加权混合岭估计,并分析了在均方误差矩阵准则下所提出的有偏估计优于加权混合岭估计的充要条件。

关键词 加权混合岭估计 几乎无偏加权混合岭估计 二次偏差 均方误差矩阵

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均方误差意义下AUGR估计与GR估计及OLS估计的效率比较

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作者 刘彬 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期34-36,共3页

在均方误差意义下,从均方误差的结构出发,从局部的角度比较了几乎无偏广义岭估计与广义岭估计、几乎无偏广义岭估计与最小二乘估计,给出了几乎无偏广义岭估计优于广义岭估计以及几乎无偏广义岭估计优于最小二乘估计的充分条件.

关键词 几乎无偏广义岭估计 广义岭估计 最小二乘估计 均方误差

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