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[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  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。
[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] 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。
[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] 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] 杨志忠  刘新平  
文章主要介绍一种软件可靠度的模型,并给出模型失效率的极大似然估计的求法以及存在的条件、失效率的置信上限。
[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] 杨新平  徐登国  
文章从水平2分组的角度出发,对两水平线性模型的极大似然估计进行探讨,给出了两水平线性模型极大似然估计的一阶条件及费希尔得分迭代公式。在水平2的协方差估计负定的情况下,对模型的IGLS估计进行了调整。最后用一个实例阐述估计值的调整方法,并进一步给出相应模型的Bootstap估计,提高了估计的精度。
[期刊] 统计研究  [作者] 鲁茂  贺昌政  李慧  
多元线性回归分析中,参数无偏性是参数估计方法的一个重要指标。本文对线性GMDH参数模型建立多元线性模型进行了研究,得到以下结论:一、在满足经典线性回归模型的假设条件下,其参数估计量具有无偏的性质;二、在满足其他假设条件下,可以在样本量少于待估参数的情况下建模,估计的参数也是无偏的;三、用参数GMDH方法建模时,它对完全多重共线性是免疫的。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 甘胜进  王琼瑾  
考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.
[期刊] 统计与决策  [作者] 冯守平  石泽  邹瑾  
文章介绍了一元线性回归模型中参数估计的最小二乘法、最小一乘法、全最小一乘法的意义,并指出了他们的优缺点。在对具体模型进行参数估计时,分别将最小一乘法、全最小一乘法的计算转化为线性规划问题及非线性优化问题,最后利用优化软件LINGO计算相应的参数。
[期刊] 统计与决策  [作者] 于波  
Copula理论在随机变量的相关性分析中有着重要的作用,它的出现使得随机变量的之间的刻画更加精细。在利用Copula函数对随机变量进行相关性分析时,其中一个关键的问题是Copula函数的参数估计。在系统总结目前存在的几种Copula函数的参数估计方法及它们各自使用范围基础上,文章将非线性规划理论中的BFGS思想引入到Copula函数的估计方法中来,并给出了一种利用BFGS的思想及经验分布函数估计的算法。
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