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带约束多元线性模型随机回归系数和参数的线性估计的泛容许性
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作者 张尚立 刘刚 覃红 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2012年第3期468-474,共7页
讨论了带约束条件的多元线性模型随机回归系数和参数的线性估计的泛容许性问题.在损失函数(d(Y)-SΘ-QB)'(d(Y)-SΘ-QB)下,分别给出了随机回归系数和参数的线性估计在齐次和非齐次线性估计类中是泛容许估计的充要条件.
关键词 泛容许性 多元随机效应线性模型 线性估计
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含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断 被引量:4
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作者 赵慧 郑忠国 许静 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期584-589,共6页
Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法... Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。 展开更多
关键词 隐变量 选择变量 BAYES网络 因果推断 最大祖先图
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折叠反转设计的中心化L_2偏差值的一些下界 被引量:6
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作者 雷轶菊 覃红 邹娜 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2010年第6期1555-1561,共7页
在二水平因子跟随试验中,折叠反转技术是一种非常典型的方法和技巧.这种技术通过折叠反转初始设计的一个或多个因子的水平符号,可以获得一个具有很好统计推断性质的新设计(称为折叠反转设计).初始设计与其折叠反转设计组合在一起所形成... 在二水平因子跟随试验中,折叠反转技术是一种非常典型的方法和技巧.这种技术通过折叠反转初始设计的一个或多个因子的水平符号,可以获得一个具有很好统计推断性质的新设计(称为折叠反转设计).初始设计与其折叠反转设计组合在一起所形成的新设计称为组合设计.该文在完全折叠反转方案和部分折叠反转方案下分别得到了组合设计在中心化L_2偏差下的一些下界.所得到的这些下界可以作为寻找最优折叠反转方案的一个标准,因此,该文的结果给出了用均匀性准则来寻找最优折叠反转方案的理论依据,进一步说明了均匀性在因子设计中的有用性. 展开更多
关键词 中心化L_2偏差 最优折叠反转方案 均匀性
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(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的性质 被引量:1
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作者 雷轶菊 欧祖军 覃红 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2011年第4期978-982,共5页
该文讨论了(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的问题,其中r(≥2)是一个整数,s是一个素数或素数幂.给出了(s^r)×s^n正规部分因子设计的折叠反转方案的一般结构,分别在未分区组和分区组的情形下给出了初始设计与扩大设计间的联... 该文讨论了(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的问题,其中r(≥2)是一个整数,s是一个素数或素数幂.给出了(s^r)×s^n正规部分因子设计的折叠反转方案的一般结构,分别在未分区组和分区组的情形下给出了初始设计与扩大设计间的联系,把s水平正规部分因子设计的折叠反转的相关结果推广到(s^r)×s^n正规部分因子设计的情形. 展开更多
关键词 正规部分因子设计 字长型 最优折叠反转 类型为0的最小混杂准则
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正规s^(n-p)部分因子设计最优区组和折叠反转方案
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作者 雷轶菊 覃红 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期297-301,共5页
讨论了同时应用区组方案和折叠反转技巧时在sn-p正规部分因子设计中选择最优设计的问题,其中s是一个素数或素数幂.以分区组sn-p正规部分因子设计折叠反转的一般结构为基础,给出了组合区组设计的处理和区组裂区字长型的定义.该文证明了,... 讨论了同时应用区组方案和折叠反转技巧时在sn-p正规部分因子设计中选择最优设计的问题,其中s是一个素数或素数幂.以分区组sn-p正规部分因子设计折叠反转的一般结构为基础,给出了组合区组设计的处理和区组裂区字长型的定义.该文证明了,对于已分区组的初始设计,它的组合区组设计的处理和区组裂区字长型与区组折叠反转方案无关.对于一个未分区组的初始设计,其组合区组设计定义的区组和折叠反转方案有最小混杂的充分必要条件是在不考虑区组方案时折叠反转方案有最小混杂,在不考虑折叠反转方案时区组方案有最小混杂. 展开更多
关键词 最优区组方案 最优折叠反转方案 最小混杂 裂区字长型
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Bagging算法在混合适应性样条中的应用
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作者 赵慧 肖明 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2005年第3期278-284,共7页
本文通过分析Bagging算法在混合适应性样条估计中的作用,提出了一种新的空间适应性非参数函数估计算法.模拟研究表明该算法在空间适应性上具有明显优势,在估计精度和稳定性方面也可与其他同类方法相媲美,并且易于推广到多元情形.
关键词 BAGGING算法 空间适应性 混合适应性样条 罚回归 膨胀自由度
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