广义岭估计参数的迭代算法

以无不良符号为原则 ,提出线性回归模型广义岭估计的参数选取的一种迭代算法 ,通过与其它几种岭估计的参数选取方法作比较 ,进一步说明本文方法的优越性     

概率统计教学团队的构建与实施

随着全国高校招生规模的扩大,学生素质参差不齐给高校的基础教学工作带来许多困难,数学类基础课程的教育现状更是不容乐观。为此,在概率统计教学实践中尝试构建多层次教学团队,根据不同生源素质和不同学科要求,通过构建教师梯队和教学分班,因材施教实现多层次教学。同时,还探寻一条教学与科研良性互动的发展途径。     

基于RMAVp原则逐步挑选自变量

提出一种 RMAVp 原则来挑选自变量子集 ,并通过与RMSp 原则和逐步回归的比较 ,说明RMAVp 原则的优越性     

线性模型的新的两参数估计

基于最小二乘估计在复共线性存在时的不足,提出线性模型参数估计的一种新方法——新的两参数估计.首先,给出该估计的若干条基本性质——最小二乘估计的线性变换、具有有偏性、压缩性和可容许性.其次,在均方误差矩阵的意义下,证明该估计优于最小二乘估计和旧的两参数估计.     

有序样品的加权动态预测

对有序样品而言,每个样品与新样品关系的“密切”程度不同.预测时应该适当降低与次要数据的拟合精度,提高与重要数据的拟合精度,从而提高预测效果.在此思想下,本文提出有序样品加权最小二乘估计中权重的一种取法,即通过迭代的方法来确定一个区间,在此区间上取自然对数,以对数值作为权重来进行加权最小二乘估计.