Bayes积分比估计与Bayes中值估计

本文从相对差损失函数与绝对差损失函数出发,导出了两种新的Bayes解—积分比估计与中值估计.     

广义岭估计优于LS估计的一个充分条件

本文对线性回归模型给出了其参数β的广州岭估计优于LS估计的一个充分条件,从而把文献中,岭估计优行LS估计的充分条件统一起来。     

贝叶斯估计和经典估计的对比研究

分析和探讨了经典估计和贝叶斯估计的异同，并结合一个实例对两种估计进行比较，从而得到两种估计思想统一于贝叶斯定理，并在特定场合下相互等价的结论。     

配电网集成负荷估计和状态估计

负荷估计和状态估计对于配电网的管理和控制非常重要．文中提出了一种集成的负荷估计和状态估计框架．一方面提出了一种基于连接机制的事例推理新方法(CBCBR)用于解决配电网节点负荷估计问题,分别介绍了CBCBR的原理、结构、混合学习算法和实际应用,CBCBR具有快速、增量式、自适应学习能力；另一方面提出了一种抗差状态估计方法,同时实现了结构空间和量测空间的抗差．抗差状态估计器使用CBCBR的输出作为输入的伪量测量,同时CBCBR可使用抗差估计器的输出改善其自身性能．所提集成的负荷估计和状态估计框架能有效抵御坏数据的影响,并可实现自适应性调节．使用33节点系统测试所提方法,所用节点数据来自实际系统,算例结果证明了读方法的有效性．     

一般岭估计的效率

本文讨论了一般Gauss-Markif模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改进问题,引入了一般岭估什的概念及一种新的相对效率,证明了此种效率定义的合理性,并在岭参数的一定限制下,给出了这种估计效率的一个下界。     

关于线性贝叶斯估计

设（Ｘ，）是二维随机向量，参数有未知的先验分布Ｇ，如何利用样本Ｘ１，Ｘ２，……，Ｘｎ来估计是一个很有意义的问题，文章在已知Ｇ的一阶和二阶矩条件下给出了的线性贝叶斯估计，并讨论了其大样本性质。     

二项分布参数的经典估计与Bayes估计相等的关系

证明了二项分布中未知参数的经典估计(最大似然估计和矩估计),一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

时间延迟估计的高阶谱矩估计算法

高阶谱估计方法是用于色噪声背景下时间延迟估计的一个十分有效的方法。本文提出了相关高斯色噪声背景下时延估计的高阶谱矩估计算法，改变了以往用互谱估计方法不能求未知互相关函数且加性噪声相关的情况。仿真结果表明，在信噪比为-2．5dB条件下，此方法能有效地抑制色噪声，且基本能估计出时间延迟的位置。     

贝叶斯估计和经典估计的对比研究

分析和探讨了经典估计和贝叶斯估计的异同 ,并结合一个实例对两种估计进行比较 ,从而得到两种估计思想统一于贝叶斯定理 ,并在特定场合下相互等价的结论     

回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率

本讨论线性回归模型中,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题,研究了两种不同相对效率的上、下界。     

PPS估计与乘积估计的比较

PPS放回抽样方案下对总体均值的估计与简单随机抽样方案下对总体的乘积估计是实际应用相当广泛的两种抽样方法。本文在规模指标与关心指标呈负相关的情形下比较了这两种估计的优劣。     

SUR 回归模型中最小二乘估计与 Gauss-Markof 估计及两步估计重合的条件

讨论了（１）如何确定ＳＵＲ回归模型的协方差参数矩阵的列展空间;（２）在什么条件之下,ＳＵＲ回归模型的最小二乘估计,Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆ估计,及Ｚｅｌｎｅｒ的两步估计可以相等。此外,也得到了关于最小二乘估计在线性无偏估计类中的容许性的某些结果。     

广义岭估计的相对效率

考察Gauss-Markoff模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改造问题,引入讨论了方兴等 提出的最优化无偏估计的一种估计的相对效率,把其对一般岭估计的部分研究结果推广到广义岭估计。     

线性模型参数一类新的s-K估计

基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计——改进s-K估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件.     

岭型主成分估计在降维估计类中的最优性

研究岭型主成分估计在岭型降维估计类中的性质。在不同的条件下,证明了岭型主成分估计有某些最优性质。     

回归系数的一种有偏估计

在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；Cov（ε）=σ^2V，V〉0下，给出了一种新的有偏估计β^-（F（K））=（X′V^-1X＋TF（K）T′）^-1X′V^-1Y，讨论了这种有偏估计的优良性，推广了已有的相关结果．     

SUR回归模型中最小二乘估计与Gauss—Markof估计及两步估计重合 …

讨论了（１）如何确定ＳＵＲ回归模型的协方差参数矩阵的列展空间;（２）在什么条件之下,ＳＵＲ回归模型的最小二乘估计,Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆ估计,及Ｚｅｌｌｎｅｒ的两步估计可以相等,此外,也得到了关于最小二乘估计在线性无偏估计数类中的容许性的某些结果。     

我国通货膨胀的核估计和k-近邻估计

通货膨胀的影响因素很多且变量之间的函数形式往往未知,对通货膨胀建立线性模型或可线性化的非线性模型或非线性模型的拟合效果往往都不尽人意.文章对我国通货膨胀建立非参数回归模型,取得了令人满意的拟合效果.