非线性随机解释变量模型参数估计的相合性

在文[1]的基础上，给出非线性随机解释变量经济计量模型参数NLLS估计具有相合性的条件，它是文[3]中定理2．28及文[4]中定理1．3的推广。     

数据含有随机误差的回归模型参数估计

本研究了观察数据含有随机误差的多元回归模型，这种模型在计量经济学中有重要意义。论主要给出了参数估计的算法，同时对预测误差做了简要分析。     

非线性随机解释变量参数估计的正态性

在有关已发表的论文的基础上,给出非线性随机解释变量经济计量模型参数NILS估计的渐近标准正态性的条件．     

回归模型参数估计的一种新方法

提出数据重心的概念，讨论了数据重心的一些性质，并将其运用于回归模型参数估计，从而得到回归模型参数估计的一种新方法．该方法原理简单，使用方便，特别是具有回归线稳健性较好的优点。     

非线性随机解释变量模型参数的假设检验

非线性随机解释变量经济计量模型y=f（x,θ0）＋ε,未知参数氏的最小二乘估计的存在性、相合性与正态性已在有关文献中得到阐述,在此基础上,给出未知参数θ0的线性和非线性假设检验的检验统计量．     

权回归模型中参数估计的相对效率

讨论了线性加权回归模型中最小二乘（ＬＳ）估计与最佳线性无偏（ＢＬＵ）估计的一种相对效率问题,即ｅ５（β）,并研究了它的下界及其与广义相关系数的关系。     

自回归加噪声模型参数估计及其渐近性质

本文给出了自回归加噪声模型参数的一种估计,并证明了这种估许是强相容的且具有渐近正态性。     

回归模型中变换参数的影响分析

把Ｄ．Ｖ．Ｈｉｎｋｌｅｙ和Ｓ．Ｗａｎｇ的回归模型变换参数影响的诊断方法推广到多个数据的情形,评价多个数据对“双边变换模型”参数估计的影响。分别考虑双参数变换模型和单参数变换模型,利用构造变量回归技术和平均异党点模型得到了删除数据诊断量的近似值。并给出了一个算例。说明删除两个数据时对单个参数估计的影响。     

不可线性化的回归模型的参数估计方法与应用

讨论求解不可线性化的回归模型的参数估计方法－雅可比矩阵递推法，并把它应用于烟蚜危害研究中，同时还将它与常规做法作了比较。结果表明，用该方法所得的有关参数明显优于常规做法，特别是可大大降低残差平方和（最大下降率可达６４．８％）。     

系数随机的多元线性回归模型的参数估计

对一般系数随机的带有相关因子的多元线性回归模型的参数进行估计。估计值是用EM算法给出的极大似然估计或约束的极大似然估计。给出了EM算法的具体公式,并利用bootstrap方法估算出这些估计值的精确度。最后通过一判别儿童总体中是否存在Catch-Up生长的例子以解释给出的方法。     

Fuzzy变量的Fuzzy线性回归模型的最小二乘估计

以LR型Fuzzy数空间的距离为基础 ,给出了Fuzzy变量的Fuzzy线性回归模型的未知参数的最小二乘估计 ,论述了未知参数在FLR(R) 中的计算方法。     

多元回归中时变参数的非参数估计

本文讨论了参数随时间变化的一类多元回归模型,提出了一种非参数估计方法——准最小二乘核函数估计方法。证明了在一定的条件下所得的估计具有相容性,推广了Robinson的结果。     

用于监控的切削过程参数估计与刀具磨损特征选取

切削过程的故障诸如刀具磨损、颤振等均与过程的动态特征密切相关,为提供监控所必须的故障模式识别的特征值,本文介绍了适用于监控的切削过程连模与动态参数在线估计方法;刀具磨损特征值的计算;最后通过钻头磨损实验结果的分析、比较,证明了本文提出的用阻尼比的正则滑动平均值 M 以及阻尼比的正则方差 D 作特征值,可有效地监控刀具磨损.     

基于截断数据三角级数回归估计

将截断数据回归模型转化成半参数回归模型，基于半参数回归模型，用三角级数法估计未知参数β及ｆ。对误差分布未作任何假定，在很一般的条件下，证明了估计量β及ｆｍ（ｔ）具有均方相合性及几乎处理处处收敛性，同时证明了β具有渐近正态性，估计的表达式较为简单，实用。     

基于神经网络的一类非线性系统参数估计

基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的神经计算原理，提出了一类非线性系统的参数估计方法：首先将系统参数估计问题转化为以系统模型残差平方和为目标函数的优化计算问题，然后利用连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的神经计算估计待辨识参数．数字仿真结果表明，该方法不仅算法简单，而且估计精度高．     

AR噪声参数估值误差对自适应检测器性能的影响

本文从理论上研究了采用自适应逆谱(或白化)滤波器级联匹配滤波器构成的自适应检测器的性能,着重分析了背景噪声AR参数估值误差对检测性能的影响。以两种典型的信号型式(宽带、窄带)为例的分析计算表明,这类检测器的检测性能对参数估值误差并不敏感。因而自适应逆谱(或白化)滤波器级联适当的匹配滤波器方案是一种有用的自适应检测器方案。     

随机连续线性系统基于Legendre多项式逼近的参数估计

本文研究随机连续线性系统基于Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式过近的参数估计问题．文中先讨论了随机微分方程描述的随机连续系统的Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式逼近，然后给出了最小二乘估计方法．在讨论了连续Ｗｉｅｎｅｒ过在的Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式逼近值的相关性，并首次得到对Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项或应用于随机连续系统研究有重要意义的统计相关结果后，提出了能获得无偏一致估计的辅助变量法及三种选取辅助变量系统的方法．计算机仿真结果表明了本文方法的有效性．     

线性限制下联立方程组模型的可识别性与参数估计

给出了带线性方程间限制的联立方程组模型的可识别定义及间接最小二乘估计量、两步最小二乘估计量、三步最小二乘估计量的解析表达式．进一步在可以理解的条件下证明了这些估计量的一相合性和渐近正态性．随机模拟的例子表明这些方法中三步最小二乘估计是最好的．     

采用多项式逼近非线性系统的指定精度参数估计法

提出了一种采用多项式逼近非线性系统的指定精度参数估计法。此方法避免了传统方法对多项式阶数的经验估计，可以根据实际需要的精度确定多项式的阶数，同时获存多项式的参数估计。仿真结果说明了该方法的有效性。