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方差分量模型中均值参数的可容许线性无偏估计类
1
作者 洪少南 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2008年第6期685-687,共3页
对(y,Xβ,k∑i=1iθVi),Vi>0,i=1,2,…,k,首先给出了Sβ的线性无偏估计ΨT不可容许的充要条件,然后得出了Sβ的线性无偏估计ΨT可容许的充要条件,从而,在此基础上给出了Sβ的可容许线性无偏估计类.
关键词 方差分量 可容许线性无偏估计类 凸集 超平面
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均值矩阵的线性无偏估计在一切估计类中的可容许性
2
作者 温忠粦 邓起荣 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1996年第4期81-84,共4页
对于矩阵正态模型Ynxm~N其中0和V≥0已知,本文征明了,在6种不同的可容许性定义下,S1YS2在一切估计类中是S1S2的可容许估计.对模型Y~N(X1X2V)也给出了一个初步结果.
关键词 矩阵正态模型 线性无偏估计 损失 风险函数 可容许
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共同均值参数的线性无偏估计的可容许性
3
作者 王永飞 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第3期258-260,共3页
在一特殊的共同均值模型和平方损失函数下,得到了共同均值参数β的线性无偏估计Ay1+(I-A)y2分别在线性估计类和齐次线性估计类中为可容许估计的充要条件.
关键词 共同均值模型 平方损失函数 线性无偏估计 可容许估计 共同均值参数 齐次线性估计
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Gamma分布参数的估计在线性估计类中的可容许性 被引量:1
4
作者 周永正 《陶瓷学报》 CAS 1994年第Z1期1-7,共7页
本文给出了Gamma分布参数α的估计量(α_1X_1,…,αX)′在加权平方和损失函数下为可容许估计的充分必要条件,获得了在一般损失函数L_v下它为可容许估计的充分条件(在线性估计类中)。
关键词 GAMMA分布 损失函数 线性估计 可容许
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不等式约束下线性模型中回归系数的所有可容许估计 被引量:1
5
作者 何道江 郭大伟 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期878-882,共5页
对于线性模型Y=Xβ+ε,ε~N(0,V),V〉0已知,给出了在不等式约束RXβ≥0下β的线性估计在二次损失下及一切估计类中为可容许的充要条件.
关键词 不等式约束 线性估计 一切估计 可容许
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多元线性模型中回归系数矩阵非齐次线性估计的可容许性 被引量:2
6
作者 周在莹 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2010年第6期1621-1628,共8页
该文研究了协方差矩阵未知的多元线性模型中,二次矩阵损失函数下回归系数矩阵可估线性函数的非齐次线性估计的可容许性.不需正态分布的假设,作者给出矩阵非齐次线性估计在线性估计类中可容许的充要条件;在正态分布的假设下,作者给出矩... 该文研究了协方差矩阵未知的多元线性模型中,二次矩阵损失函数下回归系数矩阵可估线性函数的非齐次线性估计的可容许性.不需正态分布的假设,作者给出矩阵非齐次线性估计在线性估计类中可容许的充要条件;在正态分布的假设下,作者给出矩阵非齐次线性估计在一切估计组成的估计类中可容许的充分条件. 展开更多
关键词 可容许 多元线性模型 非齐次线性估计 线性估计 一切估计组成的估计 二次矩阵损失函数
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带有结构变化的线性模型中参数估计的一些结果 被引量:4
7
作者 吴启光 徐兴忠 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第5期607-616,共10页
本文在一些纯量损失和矩阵损失下研究带有结构变化的正态线性模型中参数的估计问题.分别给出 了存在回归系数的一致最小风险无偏(UMRU)估计和一致最小风险同变(UMRE)估计的充要条件, 证明了不存在误差方差在仿射变换群下... 本文在一些纯量损失和矩阵损失下研究带有结构变化的正态线性模型中参数的估计问题.分别给出 了存在回归系数的一致最小风险无偏(UMRU)估计和一致最小风险同变(UMRE)估计的充要条件, 证明了不存在误差方差在仿射变换群下的UMRE估计.导出了回归系数的最小二乘估计的可容许性 和极小极大性. 展开更多
关键词 可容许估计 极小极大估计 一致最小风险无偏估计 线性模型 参数估计 UMRU估计 回归 正态误差
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约束线性模型中回归系数的所有可容性许估计 被引量:3
8
作者 邓起荣 陈建飞 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2004年第1期27-32,共6页
对于带有不完全椭球约束的线性模型Y ~N(Xβ ,V) ,β′X′NXβ 1 (N 0 ,V>0已知 )本文给出了 β(可估或不可估 )
关键词 不完全椭球约束 线性模型 二次损失 一切估计 可容许
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Hi-GLMM的应用对提高疾病性状基因组关联分析检测效率的影响
9
作者 徐亚楠 杨理昂 +1 位作者 杨润清 李淑玲 《东北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期208-221,共14页
为降低计算复杂度,研究提出一种基于广义线性混合模型新型简化算法——分层广义线性混合模型(Hi-GLMM)。采用基因组最佳线性无偏预测方法(GBLUP)对正态基因组变量估计,获得基因组估计育种值(GEBVs),通过广义最小二乘方法在全基因组范围... 为降低计算复杂度,研究提出一种基于广义线性混合模型新型简化算法——分层广义线性混合模型(Hi-GLMM)。采用基因组最佳线性无偏预测方法(GBLUP)对正态基因组变量估计,获得基因组估计育种值(GEBVs),通过广义最小二乘方法在全基因组范围内逐个关联检验每个标记的加性效应。模拟与实际结果表明:Hi-GLMM可有效控制统计错误,提高二分类性状基因检测效率,并成功检测到与多种疾病显著相关的遗传位点。 展开更多
关键词 分层广义线性混合模型 基因组最佳线性无偏预测 基因组估计育种值 二分性状
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