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污染数据回归分析中参数的最小一乘估计 被引量：24
1
作者 任哲 陈明华 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2000年第3期262-268,共7页
考虑简单回归模型：其中 ．假设ｙ１， ｙ２，… ；ｙｎ受到另一独立同分布随机变量序列的污染；我们仅能观察到污染数据为未知的污染参数．本文用污染数据给出了的最小一乘估计，并证明了它的渐近正态性和相合性．
关键词 污染数据 最小一乘估计 回归分析 参数估计
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最小一乘估计快速算法 被引量：7
2
作者 吕书龙 刘文丽 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2008年第6期621-630,共10页
最小二乘估计容易受奇异点的影响,最小一乘估计是稳健估计,可以很好地克服这个缺陷,但计算困难.基于非退化模型假设下的稳定极点理论,本文找到了快速准确求解最小一乘估计的迭代算法,并给出算法的计算过程及与线性规划求解的比较,较好... 最小二乘估计容易受奇异点的影响,最小一乘估计是稳健估计,可以很好地克服这个缺陷,但计算困难.基于非退化模型假设下的稳定极点理论,本文找到了快速准确求解最小一乘估计的迭代算法,并给出算法的计算过程及与线性规划求解的比较,较好地解决了最小一乘估计计算难的问题,使其成为有效的参数估计方法. 展开更多
关键词 最小一乘估计 最小二乘估计 迭代算法
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基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法 被引量：24
3
作者 万树平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期257-259,共3页
针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得... 针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得到各传感器数据的权数,从而给出融合结果。仿真实例表明方法的有效性和较好的稳健性。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 最小一乘估计 最小二乘估计 稳健性
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光滑正交最小一乘估计算法的比较
4
作者 尤太林 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第6期160-161,共2页
文章首先对线性EV模型与正交最小一乘估计进行了简要介绍。对正交距离的绝对值作了一个近似处理,使得原先不可导的目标函数为一个光滑可导的函数,从而极大地方便了求解。并且通过与正交最小二乘估计、正交最小一乘估计及其算法比较,分... 文章首先对线性EV模型与正交最小一乘估计进行了简要介绍。对正交距离的绝对值作了一个近似处理,使得原先不可导的目标函数为一个光滑可导的函数,从而极大地方便了求解。并且通过与正交最小二乘估计、正交最小一乘估计及其算法比较,分析了这种光滑正交最小一乘的合理性和有用性。 展开更多
关键词 线性EV模型 正交最小一乘估计 光滑正交最小一乘估计
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污染数据线性回归模型的最小一乘估计
5
作者 叶鹏 周秀轻 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第3期221-231,共11页
对于线性回归模型,在因变量受到另一与之独立的随机变量序列的污染时,基于最小一乘的方法给出模型参数的估计.在一定条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并使用模拟对估计方法的小样本性质进行了分析.模拟结果显示,本文所提方法... 对于线性回归模型,在因变量受到另一与之独立的随机变量序列的污染时,基于最小一乘的方法给出模型参数的估计.在一定条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并使用模拟对估计方法的小样本性质进行了分析.模拟结果显示,本文所提方法在小样本情况下表现良好. 展开更多
关键词 污染数据 最小一乘估计 相合性 渐近正态性
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混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测 被引量：5
6
作者 吴一全 尹丹艳 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期909-914,共6页
针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题... 针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌PSO的二维直方图斜分模糊最大熵阈值选取方法,由此分割所得残差图像即可将小目标检测出来.将文中方法与基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法进行了比较实验,实验结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法. 展开更多
关键词 红外小目标检测 空时背景预测 最小一乘估计 混沌粒子群优化 模糊最大熵阈值分割 二维直方图斜分
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重尾门限ACD模型的LAD推断
7
作者 傅可昂 钱虹宇 陈颖瑜 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2025年第2期145-158,共14页
针对门限自回归条件持续期模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的最小一乘估计,并证明了该估计的局部渐近正态性.数值模拟说明在随机误差服从重尾分布的条件下,最小一乘估计比拟极大似然估计更稳健,最后将其应用于中远海能股... 针对门限自回归条件持续期模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的最小一乘估计,并证明了该估计的局部渐近正态性.数值模拟说明在随机误差服从重尾分布的条件下,最小一乘估计比拟极大似然估计更稳健,最后将其应用于中远海能股票的价格持续期建模. 展开更多
关键词 自回归条件持续期模型 最小一乘估计 渐近正态性 价格持续期
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基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究 被引量：2
8
作者 张伟民 郭海涛 +2 位作者 金其余 田原嫄 焦圣喜 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期134-140,共7页
水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟... 水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟阵元波束形成方法。在低信噪比的情况下,利用最小一乘估计的稳健性可以得到更加准确的估计信号,从而在不增加基阵尺寸的情况下获得更窄和抗干扰性更强的波束,提高阵增益和声呐图像的角度分辨率。通过Matlab仿真并与其他方法比较验证,证明了上述方法的优越性。 展开更多
关键词 多波束成像系统 最小一乘估计 稳健性 虚拟阵元 波束形成
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ACD模型自加权LAD估计的渐近性质 被引量：1
9
作者 傅可昂 吴梦雪 +1 位作者 黄炜 王江峰 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2020年第3期253-264,共12页
针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其... 针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模. 展开更多
关键词 自回归条件持续期模型 自加权最小一乘估计 相合性 渐近正态性 价格持续期
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传感器输出特征线性化的稳健算法 被引量：4
10
作者 涂国平 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2001年第4期34-35,38,共3页
利用最小一乘估计的稳健性 ,给出了传感器输出特征线性化的特征直线的稳健估计。该方法在稳健性方面明显优于最小二乘估计 。
关键词 线性回归 稳健性 最小一乘估计 传感器 输出特征
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