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正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计
1
作者
胡桂开
陈美仰
《应用数学》
2025年第4期1167-1176,共10页
本文主要对正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计进行研究.首先,基于参数的混合最小二乘估计构造了回归系数和误差方差的同时线性贝叶斯估计,即参数向量的线性贝叶斯估计;其次,基于均方误差矩阵准则分析了各个估计的优良性质...
本文主要对正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计进行研究.首先,基于参数的混合最小二乘估计构造了回归系数和误差方差的同时线性贝叶斯估计,即参数向量的线性贝叶斯估计;其次,基于均方误差矩阵准则分析了各个估计的优良性质;最后,分别采用数值模拟和实例分析论证了理论结果.结果表明:线性贝叶斯估计在均方误差准则下优于混合最小二乘估计、混合极大似然估计等估计.
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关键词
线性
贝叶斯估计
均方误差矩阵
参数向量
随机约束线性模型
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职称材料
题名
正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计
1
作者
胡桂开
陈美仰
机构
东华理工大学理学院
出处
《应用数学》
2025年第4期1167-1176,共10页
基金
国家自然科学基金(11661003)
江西省自然科学基金(20192BAB201006)。
文摘
本文主要对正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计进行研究.首先,基于参数的混合最小二乘估计构造了回归系数和误差方差的同时线性贝叶斯估计,即参数向量的线性贝叶斯估计;其次,基于均方误差矩阵准则分析了各个估计的优良性质;最后,分别采用数值模拟和实例分析论证了理论结果.结果表明:线性贝叶斯估计在均方误差准则下优于混合最小二乘估计、混合极大似然估计等估计.
关键词
线性
贝叶斯估计
均方误差矩阵
参数向量
随机约束线性模型
Keywords
Linear Bayesian estimator
Mean squared error matrix
Parametric vector
Linear model with random restriction
分类号
O212.4 [理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计
胡桂开
陈美仰
《应用数学》
2025
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参考文献
引证文献
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