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[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
文章在均方误差意义下,分别比较了几乎无偏两参数估计与最小二乘估计、两参数估计,并给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、两参数估计的充分条件。
关键词：
均方误差 几乎无偏估计 两参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
文章在均方误差意义下,对预检验估计,预检验岭估计,预检验Liu估计和预检验两参数估计的优良性进行比较,并分别给出了预检验两参数估计优于预检验估计,预检验岭估计和预检验Liu估计的充分条件。
关键词：
均方误差 预检验估计 预检验两参数估计
[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]
常新锋 王和祥 左秀霞
文章讨论了带等式约束的参数模型,其误差向量服从多元正态分布,在等式约束条件是否成立不能确定的情况下,提出了参数模型的预检验几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的优良性进行分析。
关键词：
均方误差准则 预检验估计 几乎无偏估计
[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]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[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]
徐标 朱宁
文章提出了在约束线性模型下的约束岭型Stein估计,给出了一些简单性质;并基于Pitman Close-ness(PC)准则,证明了在一定的条件下,约束岭型Stein估计优于约束最小二乘估计(RLSE),并用Matlab数值实验验证了约束岭型Stein估计更优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱峰 张一枝
多重共线性情况出现时,引入有偏估计对最小二乘估计进行修正一直是统计工作的重要问题。文章探讨了一种新的有偏估计,在Pitman Closeness准则下给出了该估计优于最小二乘估计的充分条件,并提出了该估计中各未知参数的估计方法,同时通过实例验证了该估计的可行性和优良性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹连英 王蕾 张博 徐文科
文章研究了具有多重共线性的半变系数模型的估计问题,基于轮廓最小二乘方法给出了半变系数模型的几乎无偏岭估计。证明几乎无偏岭估计在偏与均方误差意义下优于岭估计,并用数值模拟算例说明了几乎无偏岭估计的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐天群 陈跃鹏 徐天河 刘焕彬
文章假设产品的寿命服从威布尔分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐天群 陈跃鹏 刘焕彬
文章假设产品的寿命服从正态分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鑫 王维国 薛景 李飒
考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本，在实际应用中，根据研究的需要和两种样本各自的特征，有时将两种样本结合使用，从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法，得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差，结果显示：与面板数据下的极大似然估计量相比，混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差，优于面板数据下的极大似然估计量。
关键词：
混合样本 迭代极大似然估计 双因素误差
[期刊] 统计与决策
[作者]
于林
参数估计是统计推断中的一个重要内容,而参数的点估计的目的在于寻找一个适当的统计量作为某未知参数的估计量。对于同一个参数,往往存在着许多(理论上存在无穷多个)估计量。因而,如何评价不同估计量的优劣就成了参数估计中的一个重要问题。
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