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线性模型中广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性 被引量:6
1
作者 邱红兵 罗季 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期13-16,共4页
研究一般线性模型下广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性,给出了误差分布的最大分布类,使得当误差向量的分布在此范围内变动时,广义最小二乘估计在广义均方误差准则下为一致最优估计.
关键词 线性模型 广义均方误差 稳健性 广义最小二乘估计 最佳线性无偏估计
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区间数据下EV线性回归模型修正的广义最小二乘估计 被引量:1
2
作者 何其祥 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2011年第4期480-484,495,共6页
研究了当响应变量为区间数据时的EV线性回归模型,通过构造区间数据的无偏转换,并对广义最小二乘估计作适当修正,得到了回归参数的估计,在较一般的条件下证明了强相合性和渐近正态性。最后作了若干模拟计算,从模拟的结果发现,利用本文提... 研究了当响应变量为区间数据时的EV线性回归模型,通过构造区间数据的无偏转换,并对广义最小二乘估计作适当修正,得到了回归参数的估计,在较一般的条件下证明了强相合性和渐近正态性。最后作了若干模拟计算,从模拟的结果发现,利用本文提出的方法所获得的估计具有较高的精度。 展开更多
关键词 区间数据 EV线性模型 无偏转换 修正的广义最小二乘估计
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病态加权最小二乘混合模型的k-Liu估计解法
3
作者 陈丽 王岩 邵德盛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第8期17-21,共5页
文章综合加权多源观测模型及最小二乘混合模型,组合两种有偏估计算法得到组合有偏估计算法。利用岭估计与Liu估计形成一种新的有偏估计——k-Liu估计,其可以抵抗法方程系数矩阵的病态性,同时可以有效降低参数估值的均方误差。通过构建... 文章综合加权多源观测模型及最小二乘混合模型,组合两种有偏估计算法得到组合有偏估计算法。利用岭估计与Liu估计形成一种新的有偏估计——k-Liu估计,其可以抵抗法方程系数矩阵的病态性,同时可以有效降低参数估值的均方误差。通过构建目标函数导出k-Liu估计在病态最小二乘混合模型中参数的通用解式、均方误差式和协因数的计算式,推导出k-Liu估计中修正因子的计算式,通过广义交叉检核法确定岭参数。最后,通过多种估计法参与算例解算,得出k-Liu估计可以进一步提升混合最小二乘模型的解算精度。 展开更多
关键词 病态性 最小二乘混合模型 岭估计 k-Liu估计 广义交叉检核法
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广义补偿最小二乘估计及其统计性质 被引量:10
4
作者 丁士俊 孙振冰 刘星 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2006年第4期22-26,共5页
分析了半参数模型最小二乘解的特点,特别指出矩阵BTPB病态或奇异时,补偿最小二乘将会失效。基于线形模型岭估计原理,提出了半参数广义补偿最小二乘估计法,给出了其估计公式及其统计性质,并通过算例分析得出了相应的结论。
关键词 半参数模型 补偿最小二乘 广义补偿最小二乘 病态矩阵 岭估计
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迭代广义最小二乘法的建立及其在重复测量数据中的应用 被引量:3
5
作者 张华高 张罗漫 +1 位作者 李兆申 蔡全才 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第5期768-771,共4页
线性回归模型是处理两个或两个以上变量问线性依存关系的统计方法,是医学研究中最常用的统计学模型之一。在确定了线性回归模型的形式,又确定了自变量选取的情况下,就需要对模型的各个系数进行估计以及对系数估计值的统计学意义进行... 线性回归模型是处理两个或两个以上变量问线性依存关系的统计方法,是医学研究中最常用的统计学模型之一。在确定了线性回归模型的形式,又确定了自变量选取的情况下,就需要对模型的各个系数进行估计以及对系数估计值的统计学意义进行探讨,在临床研究中有时还需要对不同回归系数估计值之间的差异是否有统计学意义进行检验。 展开更多
关键词 重复测量数据 最小二乘 线性回归模型 统计学模型 应用 广义 迭代 统计方法
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Y-梯度广义最小二乘加权校正的土壤速效氮野外原位光谱预测 被引量:8
6
作者 齐海军 Karnieli Arnon 李绍稳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期171-175,共5页
土壤速效氮是影响作物生长发育的重要养分指标。野外原位可见近红外光谱(VIS-NIR)分析技术具有快速无损等特点,对速效氮的定量预测具有较好的应用前景。野外条件下进行原位光谱采集更节省人力物力,且为土壤养分实时传感器的开发提供了... 土壤速效氮是影响作物生长发育的重要养分指标。野外原位可见近红外光谱(VIS-NIR)分析技术具有快速无损等特点,对速效氮的定量预测具有较好的应用前景。野外条件下进行原位光谱采集更节省人力物力,且为土壤养分实时传感器的开发提供了数据基础。但由于野外原位光谱中通常存在大量的无关环境因子干扰信息,易导致回归模型预测精度降低,达不到实用要求。针对位于以色列中部和北部的两个试验点共76个样本开展研究,提出利用Y-梯度广义最小二乘加权算法(Y-GLSW)对样本的野外原位VIS-NIR反射率光谱(350~2 500nm)进行滤波校正,以提高回归模型的预测能力。首先使用SG平滑、一阶导数变换、标准正态变换等常规方法对原始光谱进行预处理和变换;在此基础上再使用Y-GLSW构建滤波模型对变换后的光谱进行滤波校正;最后使用偏最小二乘回归算法(PLS-R)分别结合原始光谱RW、预处理变换后的光谱PPT和滤波校正后的光谱Y-GLSW建立回归分析模型对速效氮进行定量预测。结果表明:利用RW光谱建立的回归预测模型是不可靠的;利用PPT光谱建立的回归模型在测试集的相对分析误差(RPD)为1.41,解释总方差占实际总方差之比(SSR/SST)为0.57,模型具有一定的可靠性;Y-GLSW光谱建立的回归模型在测试集的RPD和SSR/SST分别为2.07和0.69,相对于PPT模型分别提高了46.81%和21.05%。因此,利用Y-GLSW对野外原位VIS-NIR光谱进行滤波校正,能够有效去除光谱中的无关信息数据,提高模型的预测精度和解释能力。 展开更多
关键词 土壤速效氮 野外检测 光谱校正 回归模型 Y-梯度广义最小二乘加权
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奇异线性模型最小二乘估计的相对效率 被引量:4
7
作者 王洁 王成名 王炜炘 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2001年第4期35-39,共5页
在奇异线性模型下讨论相对效率 ei( β) ,1≤i≤ 2的下界及其与广义相关系数的联系 。
关键词 奇异线性模型 相对效率 广义相关系 最小二乘估计
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一阶广义随机系数自回归模型参数的最小渐近方差估计 被引量:2
8
作者 赵志文 王德辉 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1135-1140,共6页
研究广义随机系数自回归模型中参数的估计问题,给出了未知参数的一个估计类,证明了该估计类中估计的相合性和渐近正态性,并且获得了该估计类中的最小渐近方差估计,并通过数值模拟比较了估计类中各种估计方法的优劣.
关键词 广义随机系数自回归模型 最小二乘估计 渐近正态性 加权最小二乘估计 最小渐近方差估计
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回归系数一类线性估计与广义最小二乘估计的相对效率 被引量:4
9
作者 孔胜春 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1294-1298,共5页
在均方误差矩阵准则下研究了回归系数的一类线性估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题,并讨论了三种不同相对效率的上、下界.
关键词 线性回归模型 广义最小二乘估计 一类线性估计 相对效率
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广义最小二乘法(RGLS)用于阻力控制系统的建模研究
10
作者 董秀林 周福章 史维祥 《机床与液压》 EI 北大核心 1997年第5期32-33,59,共3页
针对拖拉机阻力控制系统这一复杂非线性系统,通过分析与实验确立了系统模型结构,并进而运用广义最小二来辨识方法(RGLS)建立了其完整的数学模型,从而认定了该系统是一个含死区非线性环节的三阶闭环系统。
关键词 广义最小二乘 拖拉机 阻力控制系统 数学模型
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赋双平滑参数的广义补偿最小二乘估计
11
作者 张俊 独知行 +1 位作者 张显云 杜宁 《海洋测绘》 2013年第2期20-23,共4页
基于补偿最小二乘法思想,研究推导了半参数模型解算的极小化过程中,在残差和补偿项均赋予平滑参数的广义补偿最小二乘估计解的形式及其均方误差计算公式;模拟算例表明:在这种规则下,不仅可以克服病态性对半参数模型解的影响,而且也可以... 基于补偿最小二乘法思想,研究推导了半参数模型解算的极小化过程中,在残差和补偿项均赋予平滑参数的广义补偿最小二乘估计解的形式及其均方误差计算公式;模拟算例表明:在这种规则下,不仅可以克服病态性对半参数模型解的影响,而且也可以正确分离系统误差。新规则下,要求赋予的两个平滑参数之和等于1,各平滑参数严格限定在区间(0,1],从而使平滑参数的选择范围得到大幅缩小,为本法的应用提供了有利条件。 展开更多
关键词 测量平差 半参数模型 广义补偿最小二乘估计 病态性 平滑参数
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对部分线性模型用惩罚最小二乘估计时最优光滑化的注记(英文)
12
作者 许王莉 李再兴 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2007年第2期179-187,共9页
部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的,但对于其他的协变量是非线性的关系.对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法,惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一.对于这种估计方法,广义交叉验证法提供了一... 部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的,但对于其他的协变量是非线性的关系.对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法,惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一.对于这种估计方法,广义交叉验证法提供了一种确定光滑参数的方法.但是,在部分线性模型中,用广义交叉验证法确定光滑参数的最优性还没有被证明.本文证明了利用惩罚最小二乘估计对于部分线性模型估计时,用广义交叉验证法选择光滑参数的最优性.通过模拟验证了本文中所提出的用广义交叉验证法选择光滑参数具有很好的效果,同时,本文在模拟部分比较了广义交叉验证和最小二乘交叉验证的优劣. 展开更多
关键词 广义交叉验证 部分线性模型 惩罚最小二乘 光滑参数.
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基于分位点的广义Pareto分布函数最小二乘拟合方法 被引量:2
13
作者 赵刚 李刚 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2018年第4期415-423,共9页
广义Pareto分布函数(GPD,generalized Pareto distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估.应用该函数进行随机参数尾部近似时,需要对函数中的两个重要未知参数进行拟合确定.最常用的拟合方法... 广义Pareto分布函数(GPD,generalized Pareto distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估.应用该函数进行随机参数尾部近似时,需要对函数中的两个重要未知参数进行拟合确定.最常用的拟合方法是最大似然拟合和最小二乘拟合,需要将所有的尾部样本进行计算;需要大量尾部样本,计算效率低.该文提出依据少量的分位点进行最小二乘拟合,既保证了尾部样本空间足够大,同时又降低了计算成本;进一步提出了Kriging模型的两阶段更新,实现了分位点求解的快速收敛.算例表明,该文提出的方法能够快速提高模型精度,求得指定的分位点,而且与基于大量尾部样本的最大似然拟合结果精度一致. 展开更多
关键词 广义PARETO分布 最小二乘拟合 分位点 KRIGING模型
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偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法 被引量:1
14
作者 彭行坤 马义中 林成龙 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2376-2384,共9页
针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的... 针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。 展开更多
关键词 KRIGING模型 最小二乘核函数 最小二乘期望改进准则 可行性概率 高效全局优化方法
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奇异G-M模型最小二乘估计新的相对效率
15
作者 姚明礼 王成名 杨善朝 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第2期34-37,共4页
在奇异线性模型下利用2个矩阵特征根比值的最小值推广了Euclid范数定义的2种相对效率.文中研究了它们的下界,并给出了2种相对效率与广义相关系数之间的联系以及它们之间的关系,最后讨论了它们的性质,并研究了这2种相对效率的优越性.
关键词 奇异G—M模型 相对效率 广义相关系数 最好线性无偏估计 最小二乘估计
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一种计算补偿最小二乘正则化参数的最优化方法 被引量:8
16
作者 丁士俊 朱留洋 姜卫平 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第1期115-117,125,共4页
在半参数模型补偿最小二乘估计中,如何有效地计算正则化参数是求解的关键。在建立一种新的补偿最小二乘模型的基础上,基于广义交叉核实与L曲线准则,采用最优化方法计算正则化参数。仿真计算表明,本文方法是一种计算正则化参数更为有效... 在半参数模型补偿最小二乘估计中,如何有效地计算正则化参数是求解的关键。在建立一种新的补偿最小二乘模型的基础上,基于广义交叉核实与L曲线准则,采用最优化方法计算正则化参数。仿真计算表明,本文方法是一种计算正则化参数更为有效的方法。 展开更多
关键词 半参数模型 补偿最小二乘 广义交叉核实 L曲线 正则化参数 最优化方法
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线性模型中回归系数广义岭估计的小样本性质 被引量:8
17
作者 韦剑 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期936-940,共5页
在均方误差矩阵准则和Pitman closeness(PC)准则下讨论了线性回归模型中回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性及其相对效率的界.
关键词 线性回归模型 最小二乘估计 广义岭估计 均方误差矩阵准则 PC准则 相对效率
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粒子群优化的广义T-S模糊模型参数学习方法 被引量:2
18
作者 周欣然 滕召胜 易钊 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期569-573,共5页
提出了一种基于粒子群优化的广义T-S模糊模型参数学习方法。该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集隶属函数的参数;这两种微粒位置联合体构成一个模型完整的前件参数集。每一学习循环分两步... 提出了一种基于粒子群优化的广义T-S模糊模型参数学习方法。该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集隶属函数的参数;这两种微粒位置联合体构成一个模型完整的前件参数集。每一学习循环分两步,前一步用粒子群进化迭代调整所有前件参数,后一步用正交最小二乘法估计后件参数。该方法不需任何先验知识,运算量小,能产生紧凑的模糊模型。非线性动态系统模糊建模的数字仿真说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊建模 广义T-S模糊模型 正交最小二乘 粒子群优化
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基于对数最小二乘偏差函数下的医疗机构单病种费率研究 被引量:1
19
作者 王涛 冯方 吴黎军 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2016年第2期327-330,共4页
目的传统的基于最小偏差函数所制定的分类费率计算较为方便,但偏差较大。现今的广义线性模型一定程度上可以修正其误差,但必须借助相关软件实现。方法本文在广义线性模型的基础上提出对数最小二乘函数。结果该方法既修正了偏差,又可方... 目的传统的基于最小偏差函数所制定的分类费率计算较为方便,但偏差较大。现今的广义线性模型一定程度上可以修正其误差,但必须借助相关软件实现。方法本文在广义线性模型的基础上提出对数最小二乘函数。结果该方法既修正了偏差,又可方便制定分类费率。结论将该方法用于冠心病和腰椎间盘突出两种疾病,发现其偏差与收敛速度、稳定性较传统的最小偏差法和广义线性模型更好,故在制定分类费率方面有较强的实用性。 展开更多
关键词 单病种付费 偏差函数 对数最小二乘 广义线性模型
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广义指数模型的递阶辨识算法 被引量:1
20
作者 何建敏 达庆利 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1989年第6期77-85,共9页
针对生态和社会经济系统常用的一类广义指数模型,本文提出了一种新的递阶辨识算法。文中首先利用等价辨识问题最优Lagrange乘子的零特性导出了这一算法的两级结构。它的协调级十分简单而第一级又可利用现有的高效算法求解。而后证明了... 针对生态和社会经济系统常用的一类广义指数模型,本文提出了一种新的递阶辨识算法。文中首先利用等价辨识问题最优Lagrange乘子的零特性导出了这一算法的两级结构。它的协调级十分简单而第一级又可利用现有的高效算法求解。而后证明了这一算法的收敛性和它与一般非线性方法的等价性。仿真和应用结果表明,它的收敛速度大大高于通用的求解一般非线性最小二乘辨识问题的L-M法。 展开更多
关键词 广义指数模型 辨识 最小二乘
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