经济计量非线性模型的一个注记

在非线性经济计量模型的估计中 ,当总体方差σ2 较大时 ,用参数线性化的逆变换代回而得的估计值不是原模型的参数估计值 ;模型中随机扰动的形式会对模型估计产生影响     

基于成分数据的异方差模型

经典线性回归模型中,常用最小二乘法对模型中的参数进行估计,进而对模型进行预测。当模型具有异方差时,经常使用广义最小二乘法估计参数。若线性模型中的解释变量为成分数据,在异方差下,虽然可以使用广义最小二乘对参数进行估计,但是由于成分数据的定和限制及其特殊的协方差结构,会导致矩阵不可逆,从而无法估计参数。针对成分数据中的这种情况,文章借助于岭回归分析法的思想给出了一种解决方法。实例分析表明,此方法是可行的。     

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。     

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。     

数据元标准化模型研究

本文首先介绍了基本的数据元理论,提出了数据元标准化模型的设计目标,然后依据GB/T18391设计了数据元标准化模型,最后指出了该模型的特点。     

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。     

传统经济计量模型的缺陷与非参数估计

简述了传统经济计量建模中存在的缺陷及其原因，指出非参数估计可以作为其改进的一个方法，并简介作者在这方面的研究工作。     

变换数据生长曲线模型的参数估计

本文主要讨论变换数据生长曲线模型有关参数估计的问题，给出了保持ＧＭＥ，容许性范围不变的变换（Ｃ１，Ｃ２），在γｋ（ＣｉＸｉ）＝γｋ（Ｘｉ），ｉ＝１，２不成立时，提出了Ｂ的一种新的有偏估计，给出了其相对效率的上界，证明了这种有偏估计在ＭＳＥ准则下可优于变换数据的ＧＭＥ，甚至也可优于无变换的ＧＭＥ。     

基于BERT-CNN的数据标准化方法

针对复杂多源的非结构化数据,提出一种数据标准化方法,在抽取信息的同时,能将不同来源的数据转换为统一的表示形式.首先,对文本进行词性标注等预处理,提取出需要进一步识别类型的实体;其次,使用语言表征模型对文本信息进行向量表示;最后,通过基于注意力机制的卷积神经网络对抽取出的实体进行分类,以适应不同应用场景的分类标准.实验结果验证了该模型的有效性.     

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％）。     

提高线性拟合图解法实验数据精度的一种方法

本文针对实验数据处理中线性拟合图解法的不足，提出了一种提高精度的简捷而实用的处理方法．     

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．     

混合线性模型最小二乘估计的模拟分析

本文首先用最小二乘估计的方法构造混合线性模型参数的估计量,在一定的假设条件下,进行数值模拟,以说明所构造的估计量的有效性。并给出一个实际算例来体现混合线性模型在实际当中的重要应用。     

一类半参数模型的正交级数及最小二乘估计

考虑半参数回归模型Y_i=X_iβ+g(X_iβ)+e_i,i=1,…,n。用正交级数和最小二乘法构造了β和g的估计β和g,证明β和g的强相合性,并把此结果应用于截断回归模型=Xβ+e,e～F(未知)中未知参数β和误差分布F的估计.     

非线性连续系统动态模型参数拟线性识别研究

本文给出了非线性连续系统动态模型中参数的拟线化识别方法，它与非线性最小二乘的估计参数的方法相比具有收敛速度快的优点．     

多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

密栅云纹实验中云纹数据的处理方法

文章提出一种密栅云纹实验中云纹数据的处理方法。利用拉格朗日插值函数法推导出位移偏导数与云纹数据之间的函数关系。并编制相应的计算机程序，从而大大简化了云纹的数据处理。     

投影方法在线性最小二乘问题中的应用

采用正交投影方法推导了最小二乘问题的法方程。首先求出了到最小二乘问题系统矩阵的列空间的正交投影矩阵,然后根据正交投影的性质求出了最小二乘问题的解。该方法可以迁移到带有权重的最小二乘问题。     

线性回归最小二乘估计的相合性的若干新结果

本文建立了当r∈[1，2)和r∈(2，∞)时，线性模型回归系数最小二乘估计βn为r-阶矩相合的一些充分条件，这些结果推广和改进了陈桂景的结果。     

灰色预测模型参数估计的优化方法

基于拟合误差绝对值和最小及折扣系数建立了GM(1，1)模型参数估计的折扣最小一乘法，给出了求解折扣最小一乘法的小生境遗传算法，它克服了用线性规划方法求解时，折扣系数靠经验确定而易导致偏差的问题。