Stein岭型主成分估计下的单个数据删除模型的研究 被引量：2

1

作者 朱宁 严冠东 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第14期16-18,共3页

在Stein岭型主成分估计下对单个数据删除模型进行研究,推广有偏估计下的数据删除模型的强影响分析,讨论线性模型与数据删除模型的估计量之间的关系,并在前人基础上提出了CRi统计量、APi统计量、Di统计量新表达式,并用诊断统计量来识别... 在Stein岭型主成分估计下对单个数据删除模型进行研究,推广有偏估计下的数据删除模型的强影响分析,讨论线性模型与数据删除模型的估计量之间的关系,并在前人基础上提出了CRi统计量、APi统计量、Di统计量新表达式,并用诊断统计量来识别强影响点,并以实例验证合理性。 展开更多

关键词 stein岭型主成分估计 数据删除模型 单个强影响点 诊断统计量 识别影响点

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协方差阵扰动对Stein岭型主成分估计的影响分析

2

作者 朱宁 黄荣臻 +1 位作者 张茂军 邓超海 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期1-7,共7页

针对线性回归模型中协方差阵扰动对Stein岭型主成分估计β(P)G的影响问题进行研究.证明了β(P)G的某种极限是数据删除模型的Stein岭型主成分估计;建立了β(P)G与G-M模型的Stein岭型主成分估计β(P)之间的关系;定义了度量扰动影响的距离... 针对线性回归模型中协方差阵扰动对Stein岭型主成分估计β(P)G的影响问题进行研究.证明了β(P)G的某种极限是数据删除模型的Stein岭型主成分估计;建立了β(P)G与G-M模型的Stein岭型主成分估计β(P)之间的关系;定义了度量扰动影响的距离测度DG,并给出了DG的多种计算式;最后通过实例验证其有效性. 展开更多

关键词 stein岭型主成分估计 协方差阵扰动模型 数据删除模型 影响分析 COOK距离

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均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性 被引量：4

3

作者 朱宁 刘庆华 +1 位作者 周桂兰 农以宁 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期1-6,共6页

将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几... 将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差. 展开更多

关键词 均方误差 几乎无偏估计 岭型主成分估计 优良性

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岭型组合主成分估计 被引量：23

4

作者 徐文莉 林举干 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1995年第1期52-59,共8页

本文提出了回归系数的一种新的改进估计——岭型组合主成分估计。讨论了它的可容许性、约束条件下的可容许性和相合性问题。分别在均方误差意义下和Pitman接近原则下,证明了在一定条件下,它优于最小二乘估计和岭估计,并且证明了它有比... 本文提出了回归系数的一种新的改进估计——岭型组合主成分估计。讨论了它的可容许性、约束条件下的可容许性和相合性问题。分别在均方误差意义下和Pitman接近原则下,证明了在一定条件下,它优于最小二乘估计和岭估计,并且证明了它有比它们更好的抗干扰能力和稳健性。 展开更多

关键词 可容许性 相合性 主成分估计 岭估计

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基于岭型主成分估计的最优与经典预测的最优性判别 被引量：4

5

作者 李兵 朱宁 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第3期261-263,共3页

针对有偏降维估计的预测问题,以岭型主成分估计为基础,对广义线性回归模型{y=Xβ+ε,ε-N(0,σ2∑)}的最优预测量与经典预测量的最优性判别问题进行讨论。借助矩阵不等式的一些性质,给出了离差矩阵和风险函数最小的判别准则下岭型主成... 针对有偏降维估计的预测问题,以岭型主成分估计为基础,对广义线性回归模型{y=Xβ+ε,ε-N(0,σ2∑)}的最优预测量与经典预测量的最优性判别问题进行讨论。借助矩阵不等式的一些性质,给出了离差矩阵和风险函数最小的判别准则下岭型主成分估计关于两类预测量最优性判别条件,为有偏降维估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路。 展开更多

关键词 预测 岭型主成分估计 准则

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均方误差下岭型主成分估计的最优性 被引量：2

6

作者 邬学军 周明华 +1 位作者 洪明庚 李永琪 《浙江工学院学报》 CAS 1992年第4期96-99,共4页

本文研究了在均方误差意义下岭型主成分估计在岭型降维估计类中的最优性.

关键词 线性模型 岭型主成分估计 均方误差 最优性

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半相依回归系统的岭型主成分改进估计 被引量：3

7

作者 归庆明 黄顺玉 《工程数学学报》 CSCD 1995年第4期39-45,共7页

对于一类半相依回归系统，本文提出了一种岭型主成分改进估计，并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质，获得了若干深入的结果。

关键词 半相依回归系统 协方差改进估计 岭型主成分估计

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岭型主成分估计下数据删除模型的强影响分析 被引量：2

8

作者 朱宁 黄黎平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第15期72-74,共3页

文章讨论了在岭型主成分估计下的数据删除模型,得到了该模型与最小二乘估计下模型的诊断统计量之间的等价关系,在此基础上根据W-K统计量的思想提出了两种度量方法,并通过实例论证了该方法的可行性。

关键词 岭型主成分估计 数据删除模型 影响函数

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半相依回归系统参数的Stein型主成分改进估计 被引量：1

9

作者 朱宁 徐标 李兵 《广西科学》 CAS 2006年第3期184-186,193,共4页

将S tein压缩思想与主成分改进估计相结合,研究两个半相依回归系统.当设计阵呈病态时,提出S tein型主成分改进估计,同时,给出当V未知时的两步估计.证明在均方误差意义下,S tein型主成分改进估计局部优于主成分改进估计和协方差改进估计.

关键词 半相依回归系统 协方差改进估计 stein型主成分改进估计 两步估计

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岭型主成分估计分离制导工具系统误差方法研究 被引量：7

10

作者 谢玉珍 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期189-191,共3页

针对制导工具系统误差分离中环境函数矩阵严重病态,最小二乘估计和主成分估计结果不准的问题,提出了采用岭型主成分估计改善估值结果的方法,分析了该方法的估计结果具有更小的均方误差和更高估计精度。计算机仿真结果证明,在29项制导工... 针对制导工具系统误差分离中环境函数矩阵严重病态,最小二乘估计和主成分估计结果不准的问题,提出了采用岭型主成分估计改善估值结果的方法,分析了该方法的估计结果具有更小的均方误差和更高估计精度。计算机仿真结果证明,在29项制导工具系统误差分离中,岭型主成分估计能在一定程度上克服环境函数矩阵病态的影响,岭型主成分估计分别比最小二乘估计和主成分估计的估准项数多8项和2项。 展开更多

关键词 岭型主成分估计 制导工具系统误差 最小二乘估计 环境函数

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半相依回归系统的广义岭型主成分改进估计 被引量：1

11

作者 左卫兵 毋红军 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期19-21,共3页

对于一类半相依回归系统提出了一种广义岭型主成分改进估计,并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质,获得了若干深入的结果.

关键词 半相依回归系统 广义岭型主成分估计 两步估计

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岭型压缩主成分估计及其性质 被引量：2

12

作者 田保光 王奉民 刘秀英 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1997年第3期73-74,共2页

本文定义了一类新的降维估计，称之为岭型压缩主成分估计。证明了，当参数满足一定条件时，它比主成分估计，岭型主成分估计及最小二乘估计有较小的均方误差。

关键词 岭型压缩 主成分估计 线性模型 均方误差

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岭型主成分估计与岭估计在抗差中的对比 被引量：1

13

作者 肖星星 王晓红 《南方农机》 2020年第23期51-53,共3页

岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计... 岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计、岭估计与最小二乘估计做了比较。结果表明数据呈严重病态时,岭型主成分组合估计和岭估计均方误差都小于LS估计,且岭型主成分组合估计的均方误差最小,表明岭型主成分组合估计和岭估计一样都可以改善LS估计,且其效果还优于岭估计。 展开更多

关键词 岭估计 Gauss-Markov模型 岭型主成分组合估计 最小二乘估计

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MSE准则下岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择 被引量：1

14

作者 归庆明 韩松辉 +2 位作者 宫轶松 姚绍文 李国重 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2005年第4期79-83,共5页

研究了测量平差Gauss-Markov模型中岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择问题。首先在均方误差(MSE)准则下对岭-主成分组合估计与LS估计进行了比较,得到了岭-主成分组合估计优于LS估计的椭球条件;然后运用MonteCarlo方法对这些条件进... 研究了测量平差Gauss-Markov模型中岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择问题。首先在均方误差(MSE)准则下对岭-主成分组合估计与LS估计进行了比较,得到了岭-主成分组合估计优于LS估计的椭球条件;然后运用MonteCarlo方法对这些条件进行了假设检验;最后通过数值实验说明,在一定显著性水平下当原假设被接受时,可采用岭-主成分组合估计对LS估计做出比较有效的改进,当原假设被拒绝时,应该仍采用LS估计。 展开更多

关键词 岭-主成分组合估计 LS估计 均方误差准则(MSE) MONTE CARLO方法 假设检验

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有限总体的岭型主成分预报

15

作者 赵进文 吴诗泳 《工程数学学报》 CSCD 1991年第4期89-98,共10页

本文研究了无放回抽样下有限总体单元特征任何线性函数θ=l＇y的岭型主成分预报,给出简单岭型主成分预报和两个自适应岭型主成分预报在预报均方误差(PMSE)准则下优于ζ—BLU预报的条件。

关键词 总体 岭型 主成分 预报 无放回抽样

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线性回归模型系数Stein估计的改进研究 被引量：11

16

作者 张建军 吴晓平 刘敏林 《海军工程大学学报》 CAS 2004年第4期22-25,共4页

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了... 针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径. 展开更多

关键词 c-k型估计 岭估计 stein估计 平均平方误差 偏差 可容许性

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线性回归模型系数岭估计的改进研究 被引量：18

17

作者 张建军 吴晓平 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2005年第1期54-57,共4页

对作者提出的c-k型估计,进行了进一步的研究.证明利用Stein式压缩技术可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出了参数的最优值满足的条件.证明了c-k型估计的可容许性.文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.

关键词 c-k型估计 岭估计 stein估计 平均平方误差 偏差 可容许性

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基于奇异矩阵的广义岭估计与主成分估计的比较

18

作者 李春雨 《农业与技术》 2022年第15期75-77,共3页

随着测量仪器设备与计算机技术的发展,利用测量仪器获取的数据不可避免的会包含误差,在测量的实际工作中,由于建模过程设置参数过多、观测信息量不足、观测结构不合理等客观条件导致观测值之间不独立,法方程病态最小二乘估计性能被破坏... 随着测量仪器设备与计算机技术的发展,利用测量仪器获取的数据不可避免的会包含误差,在测量的实际工作中,由于建模过程设置参数过多、观测信息量不足、观测结构不合理等客观条件导致观测值之间不独立,法方程病态最小二乘估计性能被破坏。基于此,分析广义岭估计和主成分估计对同一奇异矩阵数据的处理精度,得出广义岭估计和主成分估计均能一定程度上改善最小二乘估计且广义岭估计改善效果最好的结论。 展开更多

关键词 广义岭估计 主成分估计 最小二范数

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函数型部分线性复合分位数回归模型的估计（英文） 被引量：6

19

作者 余平 张忠占 杜江 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第2期170-190,共21页

本文研究函数型部分线性复合分位数回归模型的估计问题.我们采用函数型主成分分析方法分析斜率函数,回归样条逼近非参数函数.在相当宽松的条件下给出斜率函数和非参数函数的收敛速度.最后通过理论模拟和实例分析来评价我们提出的方法.

关键词 函数型数据分析 样条估计 复合分位数回归 函数型主成分分析

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广义岭估计的一种新的改进方法 被引量：2

20

作者 殷立爽 范永辉 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期8-11,共4页

在线性回归模型中,当设计阵存在复共线性时,结合岭估计和主成分估计,提出一种广义岭估计的改进方法:k1,k2,r型岭估计.证明了在均方误差意义下,k1,k2,r型岭估计优于最小二乘估计、普通岭估计和主成分估计.

关键词 线性回归模型 岭估计 主成分估计 均方误差

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