混合系数线性模型参数的岭估计

在连续测量数据情况下,针对模型的复共线性,给出了混合系数线性模型参数的两种岭估计,讨论了岭估计的相关性质,并证明了在均方误差意义下,通过选取适当参数,岭估计可优于最小二乘估计,最后讨论了岭估计的可容许性并给出了岭参数的选取方法。最终得到了岭参数的最优估计。     

小波阈值去噪与岭估计在飞机磁补偿中的应用

针对飞机干扰磁场模型求解时均方误差较大的问题,提出小波阈值去噪结合岭估计(WTRE)的模型参数求解方法.首先采用小波阈值去噪对观测数据进行预处理,降低测量噪声对模型求解的影响;然后利用岭估计求解干扰磁场模型系数,岭参数的选取采用L曲线法.参数估计仿真实验的结果表明,WTRE的均方误差明显小于LS估计和岭估计,特别是在低信噪比情况下对岭估计的改进更加明显.飞机磁补偿仿真实验的结果表明,采用WTRE所求系数补偿后的信噪比最高,在飞机磁补偿中与其它方法相比具有明显的优越性.     

具有随机约束的混合效应模型参数的岭型谱分解估计

对于具有随机线性约束的线性混合效应模型参数提出一种称之为条件岭型谱分解估计的方法.利用均方误差矩阵和广义均方误差对固定效应参数的几种估计量进行比较,给出条件岭型谱分解估计优于条件谱分解估计的充分条件,并给出这两种估计的相对效率的上下界.最后,模拟算例验证了理论结果的正确性.     

Gamma回归模型中岭估计的几种改进岭参数

针对Gamma回归模型的复共线性问题,基于HOERL和KENNARD等人的工作,提出了岭估计的几种新的岭参数.在最小均方误差的准则下,采用蒙特卡罗模拟法验证了岭估计和所提出的岭参数的优良性.     

具有随机约束的混合效应模型参数的岭型谱分解估计（英文）

对于具有随机线性约束的线性混合效应模型参数提出一种称之为条件岭型谱分解估计的方法.利用均方误差矩阵和广义均方误差对固定效应参数的几种估计量进行比较,给出条件岭型谱分解估计优于条件谱分解估计的充分条件,并给出这两种估计的相对效率的上下界.最后,模拟算例验证了理论结果的正确性.     

混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计

该文研究了连续测试数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.提出了混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计,研究了参数估计的性质,并证明了在一定条件下此估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和LIU估计,最后还讨论了新估计的可容许性和有偏参数的选取方法.     

岭回归参数选择的主成分方法

当线性回归模型中自变量出现共线时,最小二乘估计不再是良好估计。岭回归估计和主成分估计是新提出的两种估计方法,本文讨论了在某些条件下,这两种估计是很接近的,同时提供了一种选择岭回归参数K的方法,称为主成分选择法。文章还列举了两个典型例子来说明。     

PC准则下生长曲线模型回归参数阵广义岭估计的优良性

一般而言 ,PC准则是用来比较向量参数两个估计优劣的一种准则。本文将它推广应用于生长曲线模型回归参数阵的最小二乘估计和广义岭估计优劣性的比较。给出了广义岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件     

广义岭型估计岭参数的确定方法

在线性回归模型的理论研究中,参数的点估计是一个重要的研究方向。针对设计矩阵的近似复共线性,考虑回归系数的椭球约束,推广了广义岭型估计在均方误差阵意义下优于广义最小二乘估计的有关结论;针对广义岭型估计是一种自适应非线性估计,提出了采用线性Minimax估计和平衡损失函数确定广义岭型估计岭参数的具体方法,并应用R软件作了算例分析和比较。     

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。     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

聚集数据线性模型参数聚集Liu估计的相对效率

 当线性模型中的变量间存在复共线性时,常用有偏估计代替无偏估计。其中广义岭估计是研究较多的一种有偏估计。很多实际问题只能观测到聚集数据。本文给出了聚集数据线性模型聚集Liu估计的定义,提出了聚集Liu估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,并得到这两种相对效率的上界;给出了聚集Liu估计相对于Peter-Karsten估计的2种相对效率及其上界。本文提出的聚集Liu估计,既能保证估计参数的稳定性,又能保证估计参数的近似无偏性,从这个意义上说,该估计在某种程度上优于聚集广义岭估计。     

评估模型基于交互投影的参数岭估计

根据评估过程提出的一种因变量和回归系数都未知的凸约束广义线性回归模型,利用凸集间的交互投影作出模型参数的最小二乘估计,在设计矩阵列复共线时给出了交互投影算法的参数岭估计,扩充了评估模型理论,增强了评估模型基于交互投影算法的计算稳定性.     

数据删除模型对于广义岭估计的影响

建立了经典线性模型回归系数的广义岭估计和数据删除模型的广义岭估计之间的关系式.同时得出了一些相应的结论,即引入二范数度量来度量两个估计量之间差异的大小.     

岭估计中的W—K估计量与广义相关系数

Weldsch-Kuch(1979)提出了一个度量数据对最小二乘估计影响大小的统计量。吴诗泳等讨论了这个统计量与相关系效的关系。本文提出了岭估计中的W-K统计量,建立了它与广义相关系数的关系。     

广义岭型主成分估计的优良性质

讨论线性回归模型的一种有偏估计广义岭型主成分估计,给出广义岭型主成分估计一些性质,证明在MSE和GMSE准则下是等价的并且优于最小二乘估计,在Pitman准则下优于最小二乘估计和岭型估计.进一步得到了在均方误差意义下广义岭型主成分估计是可容许估计的结论.     

广义岭型主成分估计的一些性质

讨论了广义岭型主成分估计的一些性质,引入一种估计的相对效率,证明了广义岭型主成分估计比岭型主成分估计和主成分估计的效率高,并且在Pitman准则下也优于岭型主成分估计和主成分估计.     

岭型主成分估计的最小方差和(英文)

讨论岭型主成分估计在一类降维估计中的方差性质,证明了它的方差和在这类降维估计中最小。文[1]的结果是本文的特例。     

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。     

半相依回归系统的Stein型广义岭型主成分改进估计

对于一类半相依回归系统,将Stein压缩思想与广义岭型主成分改进估计相结合。提出Stein型广义岭型主成分改进估计,并且讨论这种估计及其相应的两步估计的优良性质。