降秩多元线性模型参数阵的一类有偏线性估计

本文对降秩多元线性模型的参数阵提出了一类有偏线性估计，讨论了许多重要的性质，从而把降秩模型中参数阵的估计问题转化为满秩模型中参数阵的估计问题，为了讨论方便，我们给出了一种特殊情况；最后，讨论了多元线性模型参数阵的Ｂａｙｅｓ线性估计。     

NQD样本线性回归参数M估计的强相合性

M估计是用于多元线性模型的一种用极值点定义的估计,近年来,许多学者对M估计进行了研究,获得了许多突出性成果。文章研究了随机误差为两两NQD列的线性模型中回归参数M估计的强相合性的充分条件,在一定条件下得到了线性回归模型未知参数M估计的强相合性,扩大了线性回归参数的M估计的应用范围。     

回归系数可容许线性估计的一点讨论

在平方损失函数和一特殊线性模型下，得到了一维不可估参数函数的线性估计为可容许估计的充要条件，以及模型中参数向量的线性估计为可溶许估计的充要条件。     

矩阵损失下贝叶斯线性无偏估计及其稳健性

证明了,在一般线性模型中,未知参数在二次损失下的贝叶斯线性无偏估计也是矩阵损失下的贝叶斯线性无偏估计.讨论了贝叶斯线性无偏估计关于误差分布的稳健性,给出了未知参数的贝叶斯线性无偏估计是最优估计的充分必要条件.     

部分线性可加模型基于backfitting方法的岭估计

作为部分线性模型和可加模型的推广,部分线性可加模型是一类应用广泛的半参数模型.本文主要考虑该模型在线性部分自变量存在共线性情形下的估计问题.首先我们构造了参数分量的岭估计,其次我们构造了含有约束条件时的岭估计.     

约束条件下多元随机效应线性模型中回归系数和参数的可容许估计

讨论约束条件下多元随机效应线性模型中回归系数和参数的线性估计的可容许性,在二次损失函数下,给出了随机回归系数和参数的线性估计分别在齐次和非齐次线性估计类中是可容许估计的特征.     

利用调查数据中完全辅助信息的广义模型校正方法

推广了模型校正方法去估计总体和均值以外的总体参数.建议的模型校正估计可以处理任何线性或非线性的工作模型,且在线性模型的情形下变为广义回归估计.通过Kronecker积,可把模型校正方法用于估计双线性参数,特别地,去估计方差和协方差.     

平衡损失下回归系数的最小风险估计

研究了线性模型中回归系数的最小风险估计问题.在平衡损失函数下,考虑了回归系数线性估计在线性估计类中的最小风险性,结果表明最小风险估计是非线性有偏估计,它与未知参数有关,当用未知参数的不同估计代替时,得到的估计都是一种估计的平衡.     

增长曲线模型中共同均值参数线性估计的泛容许性

讨论了增长曲线模型中共同均值参数的估计问题,在二次损失下得到了其共同均值参数的线性估计在非齐次线性估计类中是泛容许估计的充分和必要条件.     

等式约束下线性模型的可容许性

对等式约束线性模型 ,文章得到了均值参数的条件可估函数的 BLU估计 ,且得到了其线性估计在线性估计类和一切估计类中可容许的充要条件     

一般线性模型中参数的平衡广义LS估计

基于平衡损失的思想,对一般线性模型提出了一种全面地度量估计优良性的标准,给出了在此标准下回归系数的平衡广义最小二乘估计,并讨论了其优良性.得到了该估计为无偏估计的充分必要条件,以及在一定条件下,在均方误差损失的准则下平衡广义最小二乘估计优于最佳线性无偏估计的充分必要条件.     

基于块匹配的运动估计的改进算法

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一,在各个压缩标准中都广泛使用了基于块的运动估计技术。本文分析了影响运动估计时间和准确度的因素,提出结合各类算法优点的新型的算法,并由实验表明其优越性。     

钢轨疲劳寿命的动态可靠度估算

本文提出了一种新的钢轨疲劳寿命的可靠度估算方法,使可靠性分析第一次进入钢轨的寿命估算。在运用断裂力学模式所建立的故障模型基础上,该法用铁道部部颁换轨标准处理寿命估算。提出的估算方法与现场记载数据吻合。     

回归系数的stein型广义主相关估计

根据主相关估计的思想,针对广义线性模型,本文给出了一种新的回归系数的有偏估计——广义主相关估计,并将其与stein型压缩估计相结合,提出stein型广义主相关估计,在均方误差的意义下考虑其特性,对偏参数的范围予以讨论.     

正态风频模型及其参数估算方法

对正态风频模型及其参数估算方法进行了详细的研究，发现该模型在平均风速偏低、中等及偏高的情况下都能比较准确地拟合实测风况的平均风速、标准基及平均风功率密度．通过几个地区实测风况的统计资料对理论计算进行检验，得到了比较满意的结果．     

基于IRT模型的Berkson参数估计方法及其应用研究

该文对于教育与心理测量理论中常用的IRT模型的未知参数提出了一种新的参数估计方法———Berkson参数估计方法,并通过大量的实验考察了该方法的性能,发现研究结果比BILOG算法的估计结果略好,这将有利于更好地进行题库建设,并且有较好的恢复能力,较好的适应性和较好的收敛性.     

AVS-M中基于全零块检测的运动估计快速算法

AVS-M标准是中国最近自主制订的数字音视频编码系列标准(AVS)中的第七部分:移动视频编码标准.根据AVS-M视频编码标准的新特点,对其中的全零块检测阈值进行了推导,提出了一种基于全零块检测的运动搜索提前终止准则.针对AVS-M的多编码模式,进一步将全零块检测用于AVS-M中多种编码模式的选择,有效地提高了运动估计的效率.实验结果表明,该方法在保持AVS-M编码器编码性能的同时,可显著提高编码器的编码速度.     

一种新型的恒模自适应阵列初始化方法

智能天线在移动通信中的应用已经引起了广泛的关注．恒模阵列能够形成自适应波束，但其初始权矢量的选取影响着对所需信号的捕获性能．该文提出一种在信号到达方向(DOA)已知的情况下，基于泰勒(Taylor)阵列的恒模阵列权值初始化新方法．仿真结果表明，这种新方法不仅能解决抗干扰问题，还可加快恒模算法的收敛速度．     

参数估计的新进展—稳健MM估计在平差上的应用

本文在评述当前稳健估计在测量平差上应用的基础上,进一步提出应采用双重型M估计,即MM估计,使之更符合测量平差的实际需要。由MM估计所得的刻度参数(scale parameter),不仅可进一步保证位置参数(location parameter)的稳健性,而且由于其本身的稳健性,使它比中误差更能合理地反映观测精度。     

变窗宽密度核估计的构造及均方相合性

通过对非参数密度核估计定义的理解,从一个崭新的角度提出了变窗宽密度核估计的思想,且对于i.i.d(独立同分布)随机变量的密度函数,给出了一种新的核估计方法,并以定理形式得出在一定条件下,此核估计具有均方相合性,并给出了证明.