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研究岭型主成分估计在降维估计类中的方差最优性，证明了它的方差阵在降维估计类中最小，方差阵的特征值最小，方差和及方差积最小。并讨论了它的方差在正交不变范数意义下的最小性和方差的最小最大性质，得出了方差阵的行列式及正交范数在降维估计类中最小。 相似文献
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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信估计中最小，文（１）的结果是本文的特例。 相似文献
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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. 相似文献
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结合压缩估计与主成分估计的思想方法,提出了压缩主成分估计.讨论了它在降维估计中的方差最优性质,推广了文献[1]的主要结果. 相似文献
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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。 相似文献
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广义岭型主成分估计在降维估计类中的方差最优性质 总被引：3，自引：0，他引：3
定义了一类降维估计,称为广义岭型降维估计类.在这类降维估计中,用矩阵求特征值的方法研究了广义岭型降维估计的方差最优性质.证明了它的方差阵最小,方差阵的特征值最小.进一步导出了广义岭型主成分估计的方差和、方差阵特征值乘积及方差阵的正交不变范数最小. 相似文献
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针对有偏降维估计的预测问题,以岭型主成分估计为基础,对广义线性回归模型{y=Xβ＋ε,ε-N（0,σ^2∑）}的最优预测量与经典预测量的最优性判别问题进行讨论。借助矩阵不等式的一些性质,给出了离差矩阵和风险函数最小的判别准则下岭型主成分估计关于两类预测量最优性判别条件,为有偏降维估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路。 相似文献
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本文以压缩主成分估计为基础，对广义线性模型的最优预测与经典预测的最优性判别问题进行了讨论，获得了在离差矩阵判别准则和广义风险函数判别准则下判断两类预测量最优性的一个充分条件，为进一步研究基于有偏估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路。 相似文献
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广义岭型主成分估计的一些性质 总被引：4，自引：0，他引：4
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. 相似文献
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设计阵X呈病态的线性回归模型,给出一种新的关于回归系数的有偏估计,即stein型主成分估计,且对偏参数的存在性。最优性进行了一些探讨。 相似文献
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压缩主成分估计 总被引：6，自引：0，他引：6
张启全 《山东师范大学学报(自然科学版)》2002,17(1):15-17
给出线性回归模型{Y=Xβ εE（ε）=0，Cov(ε)=σ^2In中参数β的一种压缩主成分估计，研究了其有效性、可容许性以及抗干扰性，并与岭型组合主成分估计、岭估计、Stein压缩估计以及根方有偏估计等进行了比较，得出在一定条件下，这种估计优于其它几种估计的结论。 相似文献
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讨论了压缩主成分估计的一些性质，证明了在一定条件下，此估计比最小二乘估计有更小的广义均方误差并且在PC准则下也优于最小二乘估计．对Y的预测量做了比较。 相似文献
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在线性回归模型中，当自变量间存在复共线性时，回归系数的最小二乘估计就失去了它的优良性，而主成分估计和根方估计都具有抗复共线性的特性，本文将二者有机结台，保留它们各自的优点，提出了根方型主成分估计，并证明了当复共线性存在时，根方型主成分估计优于根方估计、主成分估计和最小二乘估计，通过实例分析，说明它具有一定的实用价值。 相似文献
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结合聚类分析方法与主成分分析方法,得到了线性模型参数的一种新估计－聚类主成分估计,并把它与最小二乘估计（ＬＳＥ）和主成分估计（ＰＣＥ）比较,获得了一些优良的性质。 相似文献