多元广义岭估计及K值选取的Q（C）准则

本文采用广义岭估计β~*(K)来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec(B),通过K值的选取,可使均方误差MSE小于LS估计的MSE。分析了广义岭估计中根据MSE准则选取K值存在的主要缺陷,从理论上证明了选取K值的新准则——Q(C)准则的优良性,并给出了实际应用Q(C)准则的方法。     

约束型矩阵最小二乘估计预测

本文提出了约束型矩阵模型的最小二乘估计预测量,矩阵型MSE准则,矩阵型RT(·)准则,矩阵型MDE-准则.进一步,给出了约束型矩阵模型最小二乘估计预测关于MSE准则、RT(·)准则优于它的最佳线性无约束矩阵型最小二乘估计预测的充要条件.探究RT(·)准则与MDE-准则的相互转化关系,给出了约束型矩阵模型最小二乘估计预测优于无约束矩阵型最小二乘估计预测的充要条件.     

线性等式约束的奇异线性模型的Liu型估计

考虑带等式约束的奇异线性模型的参数估计,为了克服复共线性问题,提出一个新的Liu型估计;同时给出这个估计的一些性质,并且得到了这个新的Liu型估计在均方误差矩阵准则(MSEM)下优于约束最小二乘估计的充要条件;得到在均方误差(MSE)准则下新估计优于约束最小二乘估计的充分条件.     

岭估计中参数选择的一种新方法

对岭估计中的参数K的选择进行了研究。讨论了MSE和MSR作为选择K的缺陷给出选择K的一种比较理想的方法。证明在此准则下得到估计量是最优的。     

岭估计中参数选择的一种新方法

对岭估计中的参数K的选择进行了研究。讨论了MSE和MSR作为选择K的缺陷。给出选择K的一种比较理想的方法。证明在此准则下得到估计量是最优的。     

定数截尾下三参数BurrI分布参数估计的优良性与渐近性

研究BurrI分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE)、以及在刻度平方损失下的Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计.在均方误差(MSE)准则下比较UMVUE与PEB估计的优良性.给出了参数的PEB估计相对于它的Bayes估计的大样本性质,并获得其收敛速度o(n－1).对参数PEB估计的置信区间进行了数值模拟分析.     

正态总体误差方差的经验Bayes估计及其优良性

对正态总体误差方差在共轭先验分布和加权平方损失下导出了其Bayes估计,构造了其参数型经验Bayes(PEB)估计,研究了其在均方误差(MSE)准则下相对于一致最小方差无偏估计(UMVUE)的优良性.当先验分布中的超参数完全未知时,通过数值模拟比较了PEB估计和UMVUE的均方误差,获得了PEB估计的优良性.     

约束下混合模型的参数估计

考察了带随机信息的混合模型,得出了在线性不等式约束下的混合模型的参数估计,并研究了它的一些性质如均方误差矩阵(MSEM)、均方误差(MSE)准则下相对于混合估计的优劣性.     

IR-UWB系统中基于信道缩短的信道估计

 针对脉冲无线电超宽带(IR-UWB)系统,提出一种基于信道缩短的信道估计算法.首先基于最小信道缩短方差(MSCSE)准则,利用接收导频序列提出一种信道缩短算法,然后利用信道缩短均衡器输出序列估计出复合信道,最后利用反卷积求出原信道参数.仿真表明,信道长度不大于符号宽度时,缩短前后估计信道的均方误差(MSE)接近;信道长度大于符号宽度时,缩短后MSE比缩短前至少低4.3dB.     

关于三参数Pareto分布的参数估计问题

在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计;按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质;根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1)。     

广义压缩最小二乘估计参数的选择准则

文［１］中提出了广义压缩最小二乘估计，并讨论了它的可容许性及在均方误差准则下的最优性．本文进一步讨论它的其它性质，提出广义压缩最小二乘估计参数选择的Ｑ（ｃ）准则，并给出按此准则选择参数的方法和引入模糊主成分系数的概念，从而在对各种有偏估计的优、缺点进行比较的基础上提出了当参数选择效果不够理想时的一些修正方法     

错误指定模型中回归系数混合估计的小样本性质

在均方误差矩阵（ＭＳＥＭ）准则和ＰｉｔｍａｎＣｌｏｓｅｎｅｓ（ＰＣ）准则下,本文比较了错误指定的线性回归模型中回归系数的混合估计相对于最小二乘估计的优良性     

半相依回归模型两步估计的均方误差占优性

一般得到了两方程相依回归模型的任一线性估计在均方误差准则下优于最小二乘估计的充要条件，据此提出一种新的广义非限定两步估计类（非线性），推导得到了这种两步估计的精确均方误差结果，研究了它优于最小二乘估计，甚至优于Zellner估计的统计性质。     

非齐次等式约束下奇异型线性回归模型的广义条件岭估计

文章对线性回归模型参数有偏估计做进一步研究,提出了在非齐次等式约束下奇异型线性回归模型参数的广义条件岭估计,并给出它的一些性质,而且证明了在一定条件下,在均方误差阵和广义均方误差意义下,广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计.最后,通过实际数据进行实证分析,得到了取不同岭参数矩阵时对应的广义条件岭估计及其MSE,验证了广义条件岭估计优于约束最小二乘估计的充分条件的正确性.     

多元广义岭估计确定偏参数的两种准则

本文给出广义岭估计β（Ｋ）的偏参数Ｋ选择的Ｄ（Ｑ）准则和均方误差无偏估计的极小化准则,以及偏参数Ｋ的最优解公式．它使广义岭估计β（Ｋ）的均方误差（ＭＳＥ）明显小于 ＬＳ估计β的 ＭＳＥ．从而提高了广义岭估计的拟合精确度．最后给出一实例．     

均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性

将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差.     

半相依回归系统参数的一种改进有偏估计

对于半相依回归系统（1）的参数提出一种新的有偏估计，并研究这种估计量在均方误差意义下的优良性质和线性可容许性．     

生长曲线模型的几乎无偏岭估计

本文用几乎无偏岭估计来估计生长曲线模型中的回归系数,表明了在均方误差意义下,几乎无偏岭估计优于岭估计,并通过实例验证了该结果。     

基于自相关相位差的载波恢复算法的性能分析

对一种基于自相关函数相位差的频率估计算法进行了误差理论分析,得到了估计误差极限,提供了算法参数选择的依据,并给出了该算法DSP实现电路.理论分析和仿真结果均表明该算法不仅频率估计范围比较宽,且性能逼近CRB(Cramer Rao Bound)界,可以应用于TDMA通信系统及OFDM系统的载波恢复中.