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1.
吴一凡 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》2012,(3):226-229
给出了在Bayes条件下非线性回归模型的参数估计,建立了非线性回归模型的几何结构,推广了Bates和Wates关于非线性回归模型的几何框架,用几何方法求出参数估计的随机展开,并讨论了若干与统计曲率相关的渐近性质,给出了该模型的极大似然估计的方差和偏差的近似表示. 相似文献
2.
高道德 《上海师范大学学报(自然科学版)》1989,(4)
本文讨论线性回归模型中回归系数的最小二乘估计和似然比检验统计量的稳健性,分别给出了充要条件,充分条件和必要条件;并给出这些结果在两阶段抽样回归模型中的应用。 相似文献
3.
《苏州大学学报(医学版)》2010,(3)
研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计,运用EM算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计(MLE),并用Gibbs抽样的方法给出了未知参数的Monte-Carlo估计. 相似文献
4.
本文应用回归分析方法,确定过程模型的参数,给出了用线性回归和优选法搜索参数的程序设计. 相似文献
5.
通过研究严平稳时间序列的非线性自相关性,建立了C藤Copula自回归模型,并运用模型进行了预测。首先,基于C藤Copula理论建立C藤Copula自回归模型,给出某一时刻连续几个滞后项是否与这一时刻独立的判别方法,筛选出相关自变量;接着,给出模型的参数估计方法和基于蒙特卡洛模拟的预测方法;最后进行实证分析,结果显示C藤Copula自回归模型的预测效果优于ARMA(1,1)模型和Garch(1,1)模型。 相似文献
6.
7.
富伯亭 《太原师范学院学报(自然科学版)》2009,8(4):30-31,41
文章讨论中心化半参数回归模型,通过LS和权函数法结合给出回归函数的估计,并讨论其强相合性,再运用岭估计给出未知系数的估计,证明其优良性. 相似文献
8.
针对现阶段灰色经济预测方法在实际应用时的千变万化的情况,结合实际调查和预测经验,提出了一种基于灰色理论和线性回归理论的模型--灰色线性回归模型.给出了灰色-线性回归模型算法的基本思想和计算步骤,并举例说明如何用该模型解决实际问题.结果表明灰色-线性回归模型用于预测是有效的和可行的. 相似文献
10.
在解决线性回归问题时,回归正交试验具有较大的优越性,却无法解决非线性回归问题.本文依据广义线性模型的基本原理,针对非线性回归问题,引入Logistic变换,给出了基于Logistic变换的回归正交试验模型,实现了回归正交试验在非线性回归问题中的运用.将此方法运用到车险续保问题中,实例分析说明了该模型的可行性和有效性. 相似文献
11.
本文提出了增长曲线模型回归系数的一种新的改进估计.讨论了它的优良性,证明了参数区域的某个椭球内,这种新的估计优于最小二乘估计,且在均方误差的意义下是可容许估计。 相似文献
12.
韦来生 《中国科学技术大学学报》1996,26(3):277-283
在错误指定的回归模型和线性约束条件下,于PC准则下,比较了回归系数的有约束的最小二乘估计(RLSE)相对于通常的最小二乘估计(LSE)的优良性.也对预测情形类似的问题进行了讨论. 相似文献
13.
14.
近年来,对于回归分析中复共线性问题的研究。一直占有相当重要的地位。许多统计工作者在这一领域内进行了深入的研究。并取得了非常丰富的成果。本文在他们研究的基础上,系统地阐述了复共线性产生的原因及消除这种复共线性所采取的种种方法,并且富有成效地引入了线性模型中回归系数估计的一种估计类,使得一些非常重要的估计,如最小二乘估计、岭估计、Stein估计等都在这一估计类中得到了统一的描述。最后,本文还通过理论分析丛实例演示论证了在这个估计类中,各种回归系数估计有着和其他工作者所得到的相容的结论。 相似文献
15.
李述山 《山东科技大学学报(自然科学版)》2004,23(3):77-79
针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘估计是有效的。 相似文献
16.
17.
陈定庚 《湖南大学学报(自然科学版)》1989,16(1)
本文讨论广义线性模型的均值向量的最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系,得到了它们相等的充要条件以及它们的偏差关系和偏差范数估计;并在欧氏范数下,进一步讨论了这种偏差估计。 相似文献
18.
错误指定模型中回归系数混合估计的小样本性质 总被引:6,自引:3,他引:3
在均方误差矩阵(MSEM)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 相似文献
19.
在线性回归模型中,当自变量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计就失去了它的优良性,而主成分估计和根方估计都具有抗复共线性的特性,本文将二者有机结台,保留它们各自的优点,提出了根方型主成分估计,并证明了当复共线性存在时,根方型主成分估计优于根方估计、主成分估计和最小二乘估计,通过实例分析,说明它具有一定的实用价值。 相似文献