水准测量中尺度比参数的附加系统参数的Partial EIV模型解法 被引量：4

1

作者 王乐洋 熊露云 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第8期856-859,875,共5页

针对目前水准测量中尺度比参数的附加系统参数的平差模型,本文对模型进行重构,提出尺度比参数的附加系统参数的partial errors-in-variables(Partial EIV)模型,给出总体最小二乘准则下的解算公式及迭代算法。实际算例和模拟数据结果表明... 针对目前水准测量中尺度比参数的附加系统参数的平差模型,本文对模型进行重构,提出尺度比参数的附加系统参数的partial errors-in-variables(Partial EIV)模型,给出总体最小二乘准则下的解算公式及迭代算法。实际算例和模拟数据结果表明,本文方法与传统方法在处理尺度比参数为附加系统参数时的效果基本一致,并给出相关的理论依据。 展开更多

关键词 附加系统参数 水准测量 尺度比参数 partial EIV模型

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基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术 被引量：1

2

作者 朱纬 王敏林 董雪明 《电子测量技术》 北大核心 2024年第8期189-194,共6页

基于光纤陀螺的测角仪可以实现对各项角运动参数的一体化动态精密测量,但在实际应用中,光纤陀螺测角仪受到温度变化的影响,导致测量精度下降。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术... 基于光纤陀螺的测角仪可以实现对各项角运动参数的一体化动态精密测量,但在实际应用中,光纤陀螺测角仪受到温度变化的影响,导致测量精度下降。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术。为了提高温度误差建模的进度,提高传统神经网络的逼近能力,通过自适应前向线性预测滤波器对建模用测角仪温度漂移数据进行预处理,并采用自适应小波回声神经网络建立温度漂移模型,能够避免传统神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,增强了网络学习能力和泛化能力,并利用自适应律代替神经网络梯度进行网络训练,提升神经网络的逼近精度和收敛速度。实验结果表明,该模型可以提高光纤陀螺测角仪的测量精度和环境适应性,为光纤陀螺测角仪的性能优化和实际应用提供了可靠的技术支撑。 展开更多

关键词 测角仪 温度误差建模 小波回声神经网络 粒子群优化 自适应前向线性预测滤波器

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基于曲线拟合误差估计的阻抗优化识别方法

3

作者 彭阳 王跃 +1 位作者 刘永慧 郜凯杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期1-9,共9页

在雷达系统、舰船系统、数据中心等大型复杂系统中,供配电系统变流器端口阻抗信息的完整、快速、准确获取,是研判系统可靠性的重要基础。现有研究大都使用分段线性拟合值方法进行阻抗识别,不仅需要大量阻抗测量才能获得完整的阻抗特性,... 在雷达系统、舰船系统、数据中心等大型复杂系统中,供配电系统变流器端口阻抗信息的完整、快速、准确获取,是研判系统可靠性的重要基础。现有研究大都使用分段线性拟合值方法进行阻抗识别,不仅需要大量阻抗测量才能获得完整的阻抗特性,并且可能因过度测量而对系统的正常运行造成干扰。针对这些问题,从阻抗特性曲线的非线性拟合入手,提出一种“非线性曲线拟合、全局误差估计、优选测量点频率”的阻抗识别方法,实现基于曲线拟合误差估计的测量点优化选择,以较少阻抗测量代价获取宽频带阻抗特性。与现有的方法相比,所提方法更有助于测量点的合理选择、阻抗谐振峰的准确识别,从而更高效地实现宽频带阻抗的识别,为复杂供配电系统运行状况的研判提供可靠依据。算例仿真证实了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性曲线拟合 在线阻抗识别 误差估计 广义加性模型

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机床直线轴温度测点筛选与热误差预测方法 被引量：2

4

作者 丁强强 郭世杰 +2 位作者 苏哲 邹云鹤 唐术锋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期22-27,32,共7页

为揭示数控机床直线进给轴温度场信息与热误差之间的非线性映射关系,提高热误差预测模型效率和精度,提出了基于鹈鹕优化算法(POA)与随机森林(RF)的直线轴热误差预测方法。首先,采用Featts聚类算法将温度测点进行聚类分组,通过Spearman... 为揭示数控机床直线进给轴温度场信息与热误差之间的非线性映射关系,提高热误差预测模型效率和精度,提出了基于鹈鹕优化算法(POA)与随机森林(RF)的直线轴热误差预测方法。首先,采用Featts聚类算法将温度测点进行聚类分组,通过Spearman相关性分析计算温度与热误差之间的相关程度及热敏感点;其次,使用POA优化算法对RF模型参数进行寻优,确定RF网络的最佳决策树数量及叶子数等;最后,在三轴铣床加工中心上进行实验验证。结果表明,使用Featts聚类算法与Spearman相关分析方法提高了模型精度,有效避免温度测点间的多重共线性。与传统的BP神经网络及RF网络相比,POA-RF预测网络的均方根误差分别降低了46%和43%。 展开更多

关键词 数控机床 直线轴热误差 温度测点筛选 热误差预测 POA-RF模型

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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：2

5

作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页

部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法

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三种线性模型在杉木与马尾松地位指数相关关系研究中的比较 被引量：10

6

作者 朱光玉 吕勇 +2 位作者 林辉 石军南 张江 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期5862-5867,共6页

地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数互导模型有助于立地质量的评定.譬如,在某一立地上现时生长着马尾松,欲知在马尾松被采伐后营造杉木林的生长潜力,这... 地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数互导模型有助于立地质量的评定.譬如,在某一立地上现时生长着马尾松,欲知在马尾松被采伐后营造杉木林的生长潜力,这时就可利用上层木树种间地位指数的关系进行立地质量评定。以雪峰山杉木与马尾松地位指数配对样地数据为基础,建立了杉木与马尾松地位指数的常规线性模型、对偶回归模型和度量误差线性模型,从建模精度和模型适用性检验两方面,对3种模型进行了比较分析。结果表明3种模型的精度均比较高,模型效果差异不明显,其中,常规线性模型、度量误差模型和对偶回归模型的相对误差分别为5.39%、5.39%和5.54%。由于杉木地位指数和马尾松地位指数均存在度量误差,因此,线性度量误差模型和对偶回归模型比常规线性模型更适宜,这是因为,前两种模型的自变量和因变量是可以存在度量误差的,而后者的因变量是没有度量误差的。此外,线性度量误差模型的相对误差比对偶回归模型的要小,所以,3种线性模型中,线性度量误差模型最优。研究结果实现了相同立地条件下杉木地位指数和马尾松地位指数的互导,为不同树种间的立地质量评价提供了可行的方法。 展开更多

关键词 杉木地位指数 马尾松地位指数 对偶回归 度量误差 线性模型

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基于偏相关分析的数控机床温度布点优化及其热误差建模 被引量：26

7

作者 凡志磊 李中华 杨建国 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第17期2025-2028,共4页

提出了一种基于偏相关分析的数控机床温度布点优化方法。数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,该方法中由于自变量之间的相互作用,各自变量与因变量之间的相互关系不再与简单相关系数所反映的情况完全吻合。使用偏相关分析对温... 提出了一种基于偏相关分析的数控机床温度布点优化方法。数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,该方法中由于自变量之间的相互作用,各自变量与因变量之间的相互关系不再与简单相关系数所反映的情况完全吻合。使用偏相关分析对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 数控机床 偏相关分析 温度布点优化 热误差建模

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需水量预测的线性测量误差模型 被引量：9

8

作者 贾仁甫 陈守伦 丁鑫 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期488-490,共3页

为了克服现有需水量预测方法未考虑原始数据测量误差的缺陷，以扬州市1999～2006年的GDP及用水量作为原始数据，建立了需水量预测的线性测量误差模型，并对扬州市2010年、2015年和2020年的需水量进行了预测．与普通线性回归方法的对比... 为了克服现有需水量预测方法未考虑原始数据测量误差的缺陷，以扬州市1999～2006年的GDP及用水量作为原始数据，建立了需水量预测的线性测量误差模型，并对扬州市2010年、2015年和2020年的需水量进行了预测．与普通线性回归方法的对比结果表明，线性测量误差模型预测精度较高，其预测结果可以为节约用水规划及水资源规划提供依据． 展开更多

关键词 需水量预测 线性模型 测量误差 校正似然

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部分线性函数-结构关系模型的估计 被引量：4

9

作者 马俊玲 吴可法 聂赞坎 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2004年第6期687-694,共8页

本文研究解释变量为(x,T)的部分线性变量含误差模型,其中x为固定变量,T为随机变量.文中导出了未知参数的两阶段估计,证明了估计的强相合性,并且还证明了未知函数的核估计量是强一致相合的.

关键词 部分线性模型 变量含误差 强相合性

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收发分体式四自由度激光测量系统耦合误差建模与补偿 被引量：5

10

作者 程真英 梅寒冰 +2 位作者 刘欣 雷英俊 李瑞君 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期1409-1417,共9页

线性导轨广泛应用于精密机床和仪器,其运动精度直接影响所在设备的空间定位精度。针对团队前期研制的收发分体式四自由度激光测量系统可以测量导轨直线度、俯仰角和偏摆角,但其直线度与角度测量结果间存在耦合干扰问题,提出了一种误差... 线性导轨广泛应用于精密机床和仪器,其运动精度直接影响所在设备的空间定位精度。针对团队前期研制的收发分体式四自由度激光测量系统可以测量导轨直线度、俯仰角和偏摆角,但其直线度与角度测量结果间存在耦合干扰问题,提出了一种误差建模与补偿方法。根据激光测量系统的原理和结构,分析并确定了耦合误差的主要来源,利用矩阵光学及齐次坐标变换的方法建立了耦合误差的补偿模型。以雷尼绍XL-80型激光干涉仪为基准,对所建立的误差补偿模型进行了实验验证,结果表明:利用所建模型补偿后的直线度和角度测量误差均降低了75%以上。所提出的误差建模与补偿方法不但有助于提高四自由度激光测量系统的精度,同时也有助于降低其成本。 展开更多

关键词 计量学 几何运动误差 线性导轨 激光测量系统 四自由度 耦合误差建模

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基于度量误差的杉木与马尾松地位指数线性模型 被引量：3

11

作者 朱光玉 吕勇 +5 位作者 林辉 石军南 张江 孙华 莫登奎 臧卓 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期11-14,共4页

地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数相关关系模型有助于立地质量的评定。然而,地位指数相关关系模型中其自变量和因变量均存在度量误差,所以采用常规的... 地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数相关关系模型有助于立地质量的评定。然而,地位指数相关关系模型中其自变量和因变量均存在度量误差,所以采用常规的回归模型不合理或使用不便利。利用线性度量误差模型,以湖南省雪峰山杉木和马尾松地位指数为研究对象,建立了杉木和马尾松地位指数相关关系模型,并进行精度检验和模型适用性检验,其平均相对误差为5.391%,模型精度比较高。研究结果有助于不同树种间的立地质量评定。 展开更多

关键词 森林经理学 地位指数 度量误差 线性模型 杉木 马尾松

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变量有误差的变系数部分线性模型的估计 被引量：3

12

作者 刘琼荪 刘彭 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期52-63,共12页

研究了变系数部分线性回归模型的估计方法.在误差为条件异方差的情况下,用一般序列估计方法得到的参数估计是有效的.但实际应用中,协变量往往有测量误差,若忽略测量误差,由一般序列估计得到的估计是有偏的.通过对一般序列估计进行适当修... 研究了变系数部分线性回归模型的估计方法.在误差为条件异方差的情况下,用一般序列估计方法得到的参数估计是有效的.但实际应用中,协变量往往有测量误差,若忽略测量误差,由一般序列估计得到的估计是有偏的.通过对一般序列估计进行适当修正,得到的参数部分的估计具有一致性和渐近正态性,同时也讨论了非参数部分估计的收敛速度.最后,在有限样本下通过Monte Carlo模拟验证了修正后的估计效果. 展开更多

关键词 部分线性模型 变系数 一般序列估计 误差 渐近正态性

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部分线性变系数模型中误差方差的估计(英文) 被引量：4

13

作者 魏传华 吴喜之 《应用数学》 CSCD 北大核心 2008年第2期378-383,共6页

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类在建模中应用非常广泛的模型.本文基于Profile最小二乘方法给出了模型中误差方差的估计并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟验证了我们所提估计方法的有效性.

关键词 渐近正态性 误差方差 部分线性变系数模型 Profile最小二乘估计

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纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计 被引量：1

14

作者 赵明涛 许晓丽 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第11期3-11,共9页

基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数... 基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。 展开更多

关键词 纵向数据 测量误差数据 可加部分线性测量误差模型 二次推断函数

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回归系数的部分岭估计 被引量：3

15

作者 李明奇 吴旭 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第6期749-752,共4页

为了改进存在复共线性的回归模型中回归系数的最小二乘估计的不足,利用构造岭估计的思想,只修正非常接近于零的那部分特征值,从而给出了回归系数的部分岭估计.在均方误差意义下,存在岭参数,使得回归系数的部分岭估计优于最小二乘估计.... 为了改进存在复共线性的回归模型中回归系数的最小二乘估计的不足,利用构造岭估计的思想,只修正非常接近于零的那部分特征值,从而给出了回归系数的部分岭估计.在均方误差意义下,存在岭参数,使得回归系数的部分岭估计优于最小二乘估计.部分岭估计只修正了很少一部分特征值,所以相对于普通岭估计和广义岭估计的岭参数的确定,部分岭估计的岭参数的确定更加方便精确. 展开更多

关键词 线性回归模型 复共线性 最小二乘估计 部分岭估计 均方误差

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因变量缺失下部分线性变系数变量含误差模型的估计 被引量：6

16

作者 魏传华 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2010年第4期1042-1054,共13页

该文主要考虑部分线性变系数模型在自变量含有测量误差以及因变量存在缺失情形下的估计问题.基于Profile最小二乘技术,针对参数分量和非参数分量提出了多种估计方法.第一种估计方法只利用了完整观测数据,而第二种和第三种估计方法分别... 该文主要考虑部分线性变系数模型在自变量含有测量误差以及因变量存在缺失情形下的估计问题.基于Profile最小二乘技术,针对参数分量和非参数分量提出了多种估计方法.第一种估计方法只利用了完整观测数据,而第二种和第三种估计方法分别利用了插补技术和替代技术.参数分量的所有估计被证明是渐近正态的,非参数分量的所有估计被证明和一般非参数回归函数的估计具有相同的收敛速度.对于因变量的均值,构造了两类估计并证明了它们的渐近正态性.最后,通过数值模拟验证了所提方法. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 变量含误差 缺失数据 Profile最小二乘 渐近正态

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删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用 被引量：2

17

作者 杨晓蓉 李路 +1 位作者 武皓月 许文婷 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期604-622,共19页

本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据... 本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据集,并通过迭代采用复合分位数回归得到最终的估计值.所提方法放宽了对模型的假设,不但对迭代初始值的要求很低,还允许响应变量同时存在多种类型的删失,具有一定的普适性.数值模拟表明所提方法可以较为准确地估计出删失部分线性可加模型的系数和非参数函数.实证研究中,本文选取了北京市空气质量数据,测度了PM10浓度、CO浓度、温度、气压以及露点对PM2.5浓度的影响.结果显示,部分线性可加模型的复合分位数回归可以较好地从线性和非线性关系两个角度来刻画这些因素对PM2.5浓度的影响,并且所提方法在删失数据的处理上表现良好. 展开更多

关键词 删失数据 部分线性可加模型 复合分位数回归 数据增广

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部分线性变系数EV模型估计的渐近正态性 被引量：2

18

作者 冯三营 牛惠芳 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期83-87,112,共5页

研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际... 研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际表现。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 局部纠偏 profile最小二乘 渐近正态性

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EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计 被引量：1

19

作者 卢一强 茆诗松 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期31-36,共6页

考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布... 考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样,用后验样本的均值来估计未知参数.MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计.最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果. 展开更多

关键词 部分线性模型 光滑样条 EV回归 BAYES方法 GIBBS抽样 MCMC模拟

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m-相依误差下部分线性模型的经验似然统计推断(英文) 被引量：1

20

作者 于卓熙 王德辉 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第5期481-496,共16页

本文中,我们针对误差为m.相依序列的固定设计的部分线性模型,运用经验似然方法和分组经验似然方法,构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量,并且证明了分组经验似然比检验统计量在参数取真值时是渐近地服从卡方分布的.模拟计算表明... 本文中,我们针对误差为m.相依序列的固定设计的部分线性模型,运用经验似然方法和分组经验似然方法,构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量,并且证明了分组经验似然比检验统计量在参数取真值时是渐近地服从卡方分布的.模拟计算表明分组经验似然方法的有效性. 展开更多

关键词 部分线性模型 m-相依误差 分组经验似然

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