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[期刊] 统计与决策  [作者] 朱宁  赵肖肖  张茂军  
文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件。通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱宁  赵肖肖  张茂军  
文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件,通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE。
[期刊] 统计与决策  [作者] 安佰玲  魏传华  
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应用广泛的半参数模型。文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件。
[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] 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] 朱宁  严冠东  
在Stein岭型主成分估计下对单个数据删除模型进行研究,推广有偏估计下的数据删除模型的强影响分析,讨论线性模型与数据删除模型的估计量之间的关系,并在前人基础上提出了CRi统计量、APi统计量、Di统计量新表达式,并用诊断统计量来识别强影响点,并以实例验证合理性。
[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] 崔红芳  单锐  李玲玲  高敬辉  
文章主要讨论在线性等式约束Aβ=b下半变系数模型的参数估计问题,给出了参数部分β在等式约束Aβ=b下的P-CD共轭投影梯度法和非参数部分α(·)的估计,证明了该共轭投影梯度算法的全局收敛性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李泽华  吴小腊  
文章讨论部分变系数模型在线性约束条件r=Rβ下的参数估计问题,给出了参数部分β的相合估计βRls和非参数部分α(u)的估计(u),得到了估计的渐近性质。
[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。
[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。
[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。
[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] 安佰玲  王森  胡洪胜  
文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计,基于完整数据方法和单点插补方法,我们给出了模型系数的两种约束估计,并研究了估计量的渐近正态性.最后,我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性。
[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。
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