一般线性回归模型最佳线性无偏估计的影响分析

讨论一般线性回归模型的影响分析问题,研究了协方差矩阵扰动和数据删除对最佳线性无偏估计的影响,给出了度量影响大小的距离测度和它的计算公式.     

线性连续回归模型基于Chebyshev多项式逼近的Markov参数估计

文中先提出了基于Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式逼近，有连续Ｗｉｅｎｅｒ过程扰动的线性连续回归模型最小二乘参数估计算法，然后讨论了Ｗｉｅｎｅｒ过程的Ｃｈｅｂｙｓｂｅｖ多项式逼近值的相关性，在此基础上，提出了能获得参数估计误差方差为最小的Ｍａｒｋｏｖ参数估计（最小方基估计）算法。文中还将所提出的估计方法推广至控制领域中所讨论的随机连续动态系统的参数估计中，计算机仿真结果显示了本文方法的有效性。     

线性回归模型参数LS估计相合性的一个结果

本文研究了一元线性回归模型中常数项与回归系数的LS估计相合性之间关系，得到一个相合性结果。     

线性模型参数M估计的强收敛速度

研究了线性模型中回归参数M估计的强收敛性，与《线性模型中的M方法》（陈希孺，赵林城，上海：上海科学技术出版社，1996）中相应结论比较，在一般性条件下获得了强收敛性的结果，而且，这里给出的条件对矩的要求有较大的改进。     

线性回归模型参数LS估计r阶平均相合性的一个结果

考虑带常数项的一元线性回归模型yi=α＋xβ＋ei,1≤i≤n中常数项与回归系数的LS估计的r阶平均相合性之间的关系,得到一个r阶平均相合性的一个结果。     

随机删矢下半参数回归模型估计的相合性

首先给出ｇ（·）的一类核估计和β的最小二乘估计，然后证明它们具有强相合性．     

线性过程误差下的半参数回归模型

对半参数回归模型:Yni=β·tni+g(xni)+εni,1≤i≤n。本文利用最小二乘法和一般非参数统计方法,定义β,g的估计量^βn,gn,在误差为一般弱平稳线性过程序列时,获得了^βn,gn的相合性及r阶矩相合性。     

线性回归模型参数的BC估计

对线性回归模型的参数给出了一种新的有偏压缩估计,简称ＢＣ估计,并证明了ＢＣ估计的许多优良性质。     

切比雪夫最佳一致逼近法及误差函数特性研究

在介绍切比雪夫一致逼近定理和切比雪夫多项式的基础上，讨论了利用切比雪夫最佳一致逼近法设计FIR滤波器，并对设计过程中误差函数的极值特性进行了讨论．     

关于Orlicz空间中多项式最佳逼近元的特征

最佳逼近理论在工程中应用,需要解决最佳逼近元的实现问题。该文在Orlicz空间中研究最佳多项式逼近元的特征,得出了Otlicz空间中最佳多项式逼近元的充分必要条件和判别法,为Orlicz空间中最佳逼近元的实现找到了一种方法。     

相依样本下回归函数核估计的强相合性

在一定条件下得到了样本平稳ρ-mixing下非参数回归函数改良核估计的强相合性,所得结果对混合速度的要求要比样α-mixing,ψ-mixing本相依下对混合速度的要求来得弱．     

相依样本下回归函数之改良核估计的强相合性

本文在样本序列为同分布Φ-混合的情形下讨论了回归函数之改良核估计的强相合性,同时也给出了强收敛速度。     

Ishikawa迭代收敛点与最佳逼近元

研究了Ishikawa迭代收敛点与平均非扩张映射的不动点集中的最佳逼近元之间的关系.证明了Ishikawa迭代收敛点必是平均非扩张映射的不动点集中的最佳逼近元.     

函数带权的最佳逼近多项式的存在唯一性定理

研究函数带权的最佳逼近多项式的性质及误差估计,给出了函数带权的最佳逼近多项式存在的条件及唯一性定理;另外对最佳逼近多项式的特性研究给出了其下界的误差估计.     

函数逼近中的Taylor多项式与Newton插值多项式

讨论 Taylor多项式与 Newton插值多项式在函数逼近中的区别和联系.     

随机设计下回归函数模型变点的小波估计

研究在随机设计下对含有单个跳跃点的回归函数的小波估计。将随机设计通过变换转换成等距设计,在等距设计下利用单个跳跃点和跳跃度的估计量,构造出含有单个变点的回归函数估计。数值分析比较结果显示：该方法不仅保持了尖点附近的良好性质,而且在跳跃点附近也有效地避免了吉布斯现象。     

区间上最佳一致逼近解的割平面算法

本文给出了一个求区间上最佳一致逼近解的新方法,该方法用一系列线性规划问题的最优解逼近最佳逼近解,每次迭代充分利用了前次迭代的信息,使计算量大大减少,算法具有一些良好的性质。     

具有两个方差分量的一般随机效应线性模型中回归系数和参数的G-M估计

本文考虑具有两个方差分量的一般随机效应线性模型Y=Xβ e。对该模型随机回归系数和参数的线性可估函数Sα Qβ,给出了Sα Qβ的G—M估计存在的充要条件与其所有的G—M估计。