基于奇异设计矩阵的广义岭估计及其性质

基于设计矩阵是奇异矩阵的线性模型,讨论了线性模型系数参数广义岭估计的优良性.对于可估函数在均方误差意义下,得到了广义岭估计优于最小二乘估计的性质.而且在二次损失函数下广义岭估计具有可容许性.     

基于广义线性模型的岭型主成分估计及实例分析

在广义线性模型已有的参数估计的基础上,结合广义线性模型中的主成分估计和岭估计,给出了广义线性模型中的新的估计方法岭型主成分估计,并在均方误差意义下证明了在满足一定条件下这种估计方法是优于广义线性模型中的最大似然估计、主成分估计、岭估计的,最后通过实际算例对比分析验证了理论上得到的结果.     

广义岭型主成分估计的方差最优性质

主要讨论了在广义岭型降维估计类中，广义岭型主成分估计的方差性质。在一定条件下，证明了广义岭型主成分估计的协差阵的特征值、行列式及正交不变范数最小。     

线性模型中回归系数广义岭估计的相对效率

对于Gauss-Markov模型,给出了回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的几种相对效率的上、下界,并讨论了它们之间的相互关系.     

Gauss-Markov模型回归系数广义岭估计的优良性

针对Gauss-Markov模型,讨论了在均方误差矩阵(MSEM)准则和Pitman Closeness(PC)准则下回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性.     

平衡损失下线性模型系数参数的平衡岭估计

在Zellner提出的平衡损失函数的基础上,同时考虑到岭估计拟合优度及精度,构造了平衡损失函数,给出平衡损失下线性模型系数参数的平衡岭估计概念.在设计矩阵不满秩条件下,讨论平衡损失函数平衡岭估计的优良性.     

Pareto分布形状参数的最小风险同变估计

在加权p,q对称损失函数下,对实际中广泛应用的两参数Pareto分布,当刻度参数已知时,用参数估计方法,研究了形状参数的最小风险同变估计的形式和性质.得到了最小风险同变估计的一般形式,又经由该参数的广义Bayes估计,得到了最小风险同变估计的精确形式,并证明了这一最小风险同变估计具有最小最大性,从而它也是该参数的最小最大估计,由此将Pareto分布形状参数的最小风险同变估计、广义Bayes估计以及最小最大估计联系起来.     

齐次等式约束线性回归模型回归系数的综合条件岭估计

提出了齐次等式约束线性回归模型回归系数的一个新的有偏估计,即综合条件岭估计.讨论了综合条件岭估计的可容许性等优良性质.给出了其迭代解和极小化均方误差的无偏估计解.在一定的条件下,综合条件岭估计的样本总方差、均方误差、均方误差矩阵均分别小于约束最小二乘估计的相应误差.条件岭估计和条件根方估计为综合条件岭估计的特例,从而统一了条件岭估计和条件根方估计的理论.     

基于奇异设计矩阵的岭估计及其性质

基于设计矩阵是奇异矩阵的线性模型,讨论线性模型系数参数岭估计的优良性。对于可估函数在均方误差意义下,得到岭估计优于最小二乘估计的性质。而且在二次损失函数下岭估计具有可容许性。     

变系数EV模型系数参数的一步核估计

利用核函数法和广义最小二乘法给出了一般变系数EV模型系数参数的估计,得到了估计的强相合性.模拟计算表明估计的效果优良.     

叶轮口环间隙结构对离心泵效率的影响分析

叶轮口环对离心泵的性能有着重要的影响,口环间隙直接影响着离心泵的效率。而现有叶轮口环间隙的尺寸及结构影响着密封的效果,导致离心泵整体性能下降。基于此,本文提出一种梯形口环结构,能够有效减少水泵工作中的容积损失,提高离心泵的效率。     

黑龙江省西部葡萄的ISSR分析

采用ISSR技术对黑龙江省西部地区葡萄的 9个品种进行亲缘关系的研究 ,用 7个引物共扩增 86个位点 ,其中 5 4个位点为多态性位点 ,多态性百分率为 62 .8% .对 9个供试材料间遗传关系进行聚类分析 ,结果表明 :ISSR能检测遗传多态性 ,如L =0 .63供试材料可分出欧亚种和美洲种 .     

国际关系理论方法论建构

国际关系理论方法论建构应以马克思主义为指导,学习和借鉴其它学派的方法,并做到研究方法的多样性和研究手段的现代化.