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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘朝林 荣腾中 赵菲 周利锋
文章讨论了随机约束线性模型的参数估计问题,提出了一种新的几乎无偏加权混合岭估计方法。证明了在二次偏差准则下新估计优于加权混合岭估计,并分析了在均方误差矩阵准则下所提出的有偏估计优于加权混合岭估计的充要条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
左卫兵 胡梅
文章针对线性模型中设计阵存在复共线性,提出了参数估计的一种新的几乎无偏两参数估计,在均方误差矩阵准则下,给出了新估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计、几乎无偏Liu估计等估计的充分条件。通过数值模拟验证了相关理论结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡俊航 童恒庆
在线性约束回归模型和随机约束混合模型的基础上,文章构建了线性约束与随机约束混合模型,给出了新模型参数β_(RM)和λ估计的方法,并讨论了估计参数的性质。研究结果对新模型的进一步改进和应用具有重要意义。
关键词：
线性约束 随机约束 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡俊航 童恒庆
在线性约束回归模型和随机约束混合模型的基础上,文章构建了线性约束与随机约束混合模型,给出了新模型参数β_(RM)和λ估计的方法,并讨论了估计参数的性质。研究结果对新模型的进一步改进和应用具有重要意义。
关键词：
线性约束 随机约束 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡择林 江秉华
文章研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计以及岭估计。
[期刊] 统计研究
[作者]
李小胜 王申令
本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计做出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样本得出的参数估计对总样本参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确、拟合结果的误差比更小、可信度更高,在大数据的情况下,改进后的计算方法速度更快。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王晶晶
文章研究了生长曲线模型参数的线性有偏估计类,在均方误差阵(MSEM)准则下给出了估计类中的估计优于LS估计的充要条件,并给出了此估计类中的Bayes估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范国兵
文章分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Lo-gistic模型参数的方法——组合最优化方法。实例研究表明,广义Logistic曲线在拟合饱和增长趋势方面具有更好的弹性,能获得高于Logistic曲线的拟合精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许冰 任军峰
~~
[期刊] 统计与决策
[作者]
李腾 苏宇楠 魏传华
文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢振中
文章利用非参数估计的思想对带约束条件非线性回归模型进行了随机化改造,将带约束条件非线性回归模型转化为一个不带约束条件的随机化模型。并运用这一随机化方法和最优化理论,在这个随机化模型下对带约束条件回归模型的广义LS估计量的存在性进行了研究。
关键词：
约束条件 回归模型 随机化模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟绍军 童恒庆
文章针对评估过程中建立的凸约束广义线性回归模型,研究了利用EM算法作出的模型参数的极大似然估计(MLE)的收敛性,为该模型的深入研究打下了基础。
关键词：
广义线性回归模型 EM算法 收敛性
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋 晋守博
文章提出了线性模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差矩阵准则下,给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和几乎无偏Liu估计的充分条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄伯强
为解决线性模型的多重共线性问题,文章通过结合几乎无偏Liu算子T_d与岭算子W_k,提出了随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计■,并在均方误差准则下,把新估计与已有的加权混合估计■、加权混合岭估计■、加权混合Liu估计■、加权混合几乎无偏Liu估计■进行了比较,给出了新估计优于其他估计的充分必要条件。最后,通过具体数据实例对理论结果进行了验证,结果表明在合适的参数取值条件下,新估计优于其他几个加权混合估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄伯强
为解决线性模型的多重共线性问题，文章通过结合几乎无偏Liu算子T_d与岭算子W_k，提出了随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计■_(MWMTPE)，并在均方误差准则下，把新估计与已有的加权混合估计■_(WME)、加权混合岭估计■_(WMRE)、加权混合Liu估计■_(WMLE)、加权混合几乎无偏Liu估计■_(WAULE)进行了比较，给出了新估计优于其他估计的充分必要条件。最后，通过具体数据实例对理论结果进行了验证，结果表明在合适的参数取值条件下，新估计优于其他几个加权混合估计。
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