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[期刊] 统计与决策
[作者]
尤太林
文章首先对线性EV模型与正交最小一乘估计进行了简要介绍。对正交距离的绝对值作了一个近似处理,使得原先不可导的目标函数为一个光滑可导的函数,从而极大地方便了求解。并且通过与正交最小二乘估计、正交最小一乘估计及其算法比较,分析了这种光滑正交最小一乘的合理性和有用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹慧荣 王福昌 张丽娟
文章对正交最小一乘方法的背景与原理进行了介绍,给出了线性模型参数估计算法和在MATLAB中的实现,通过计算机仿真说明了本文算法的正确性和正交最小一乘法较正交最小二乘法更具有稳健性。
关键词：
正交最小一乘 正交最小二乘 线性模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴刘仓 邱贻涛 詹金龙
假定一、二阶矩存在的条件下,文章研究了一般联合均值与方差模型的T型估计与最小一、二乘估计,通过模拟比较了T型估计与最小二乘估计两种估计方法,模拟和实例研究结果表明对该模型参数的两种估计方法是有用和有效的,尤其是T型估计更能表现出在参数估计中的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周德强
研究表明直接离散GM(1,1)模型对严格服从非齐次指数规律的原始数据进行建模,所得到的模型具有完全相同的指数规律,而当数据为近似非齐次指数规律时,直接离散GM(1,1)模型拟合效果较差。主要原因是直接离散GM(1,1)模型采用最小二乘法估计参数,稳健性不好造成的。针对这一情况,文章提出利用最小一乘法估计直接离散GM(1,1)模型参数改进上述不足。对比实验表明,采用最小一乘法估计参数得到的直接离散GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性,使得直接离散GM(1,1)模型的适用范围得到进一步扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
最小一乘法和最小二乘法在估计思想上有着相同的渊源,而在实现路径上有所不同:最小一乘法属于中位数回归而最小二乘法属于均值回归。由此,两者在回归系数的计算、回归直线的性质和估计结果等方面均存在较大差异。文章在理论分析的基础上进一步通过例证,将两类估计方法在计算、优劣势和应用范围做出了比较和分析。
关键词：
最小一乘法 最小二乘法 比较分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱春浩
一、最小二乘法与最小一乘法的原理设有n个数a1,a2,…,an,要找一个数x反映这组数的总的情况,使得x和这n个数的偏差
[期刊] 统计与决策
[作者]
王晓东 史丽敏
文章采用最小一乘准则建立了CPI经济预测GM(1,1)模型,利用1-AGO序列给出参数估计的LIN-GO算法程序和模型检测方法。最后,利用该模型采用我国2010年9月-2011年3月CPI月度指数对未来几个月的CPI走势进行预测,结果表明模型普适有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵靖 王桂芝 江莹 朱干江
本文分析了应用最小二乘准则进行试验设计建模分析所存在的局限,给出了利用NM单纯型法迭代求解最小一乘参数估计的算法,并将最小一乘法应用到试验设计的建模分析中。
关键词：
最小二乘 最小一乘 试验设计 NM单纯型
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱进 吴金美 凌晓冬
一、引言测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题,其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变,则认为是等精度测量,对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型,其参数估计理论已趋于成熟,
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘卫锋 何霞
针对边值修正灰色GM(1,1)模型的边值修正项求解采用最小二乘准则,而模型检验采用最小一乘准则,提出基于最小一乘准则的边值修正项求解,从而在一定程度上统一了边值修正项求解和模型精度检验的准则,并得到了最小一乘准则确定边值修正项的灰色GM(1,1)模型.实例表明,最小一乘准则确定边值修正项比最小二乘准则确定边值修正项得到的灰色GM(1,1)模型具有更高的精度。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王宁 陆秋君
针对模糊输入和模糊输出数据系统中的回归分析问题，考虑到系统中依赖关系不确定性特点以及模型稳健性和求解准确性等需求，建立一个模糊最小一乘优化模型。首先利用能诱导出ＬＬ型模糊数乘法保形运算的唯一Ｔ－模，即极端积算子，结合扩张原理，给出ＬＬ型模糊数间加法和乘法的运算规则。其次，基于ＬＬ型模糊数间的完备距离，得到模糊线性回归模型的参数估计，由此给出考虑清晰参数或清晰输入的两个简约模型及相应参数估计。通过计算Ｋｉｍ＆Ｂｉｓｈｕ测度、贴近测度和输出展形差异测度，比较与其他７种回归方法的优劣，并由模型的敏感性分析，充分说明本文算法的有效性和稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
封维波 刘琼荪
文章在MSE准则下对半参数模型中的参数的两步估计和最小二乘估计进行了比较,给出了参数的两步估计优于最小二乘估计的充分条件。
关键词：
半参数模型 两步估计 最小二乘估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
周生彬 张波
文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法。该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计。模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势。
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