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回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率被引量：5: 1; 作者邬吉波杨虎《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第1期11-19,共9页; 本文研究随机约束下线性回归模型中,回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率,并且给出了相对效率的上下界限.最后我们给出了一个例子来验证我们的理论结果.; 关键词随机约束线性回归模型最小二乘估计加权混合估计相对效率; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计被引量：1: 3; 作者黄伯强《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第23期16-20,共5页; 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)... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

部分线性变系数模型的加权随机约束主成分估计: 4; 作者张巍巍《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第22期19-22,共4页; 文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究... 展开更多; 关键词部分线性变系数模型 Profile最小二乘方法主成分估计加权混合估计均方误差矩阵准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于随机约束线性模型的参数有偏估计被引量：1: 5; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率被引量：5: 1; 作者邬吉波杨虎; 机构重庆大学数学与统计学院重庆文理学院数学与财经学院; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第1期11-19,共9页; 基金国家自然科学基金(11171361 11426054) +2 种基金永川区自然科学基金(Ycstc 2014nc8001)资助; 文摘本文研究随机约束下线性回归模型中,回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率,并且给出了相对效率的上下界限.最后我们给出了一个例子来验证我们的理论结果.; 关键词随机约束线性回归模型最小二乘估计加权混合估计相对效率; Keywords Stochastic restriction, linear regression model, least squares estimator, weighted mixedestimator, relative efficiency.; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 2; 作者张巍巍; 机构内蒙古农业大学理学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第15期34-37,共4页; 基金内蒙古农业大学基础学科科研启动基金项目(JC2017002) 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY19045)。; 文摘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。; 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; Keywords partial linear variable coefficient model multicollinearity Profile least square method almost unbiased ridge estimation weighted mixed estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 3; 作者黄伯强; 机构南京师范大学中北学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第23期16-20,共5页; 基金国家社会科学基金资助项目(18BTJ040)。; 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。; 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; Keywords multicollinearity stochastic constraint weighted mixed two-parameter estimator mean squared error criterion; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名部分线性变系数模型的加权随机约束主成分估计: 4; 作者张巍巍; 机构内蒙古农业大学理学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第22期19-22,共4页; 基金内蒙古农业大学基础学科科研启动基金项目(JC2017002) 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY19045)。; 文摘文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究估计量的有效性,最后通过蒙特卡洛数值模拟研究了估计量的有限样本性质。; 关键词部分线性变系数模型 Profile最小二乘方法主成分估计加权混合估计均方误差矩阵准则; Keywords partially linear variable coefficient model Profile least-squares method principal component estimate weighted mixed estimation mean square error matrix criterion; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于随机约束线性模型的参数有偏估计被引量：1: 5; 作者刘朝林荣腾中赵菲周利锋; 机构重庆大学数学与统计学院重庆捷尚企业管理咨询有限公司; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第13期75-77,共3页; 文摘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; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率	邬吉波杨虎	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	部分线性变系数模型的加权混合几乎无偏岭估计	张巍巍	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计	黄伯强	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	部分线性变系数模型的加权随机约束主成分估计	张巍巍	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于随机约束线性模型的参数有偏估计	刘朝林荣腾中赵菲周利锋	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料