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1.
一般岭估计的效率 总被引:2,自引:1,他引:2
唐强 《成都大学学报(自然科学版)》1991,10(2):42-45
本文讨论了一般Gauss-Markif模型中未知参数向量的最优线性无偏估计的改进问题,引入了一般岭估什的概念及一种新的相对效率,证明了此种效率定义的合理性,并在岭参数的一定限制下,给出了这种估计效率的一个下界。 相似文献
2.
广义岭估计优于LS估计的一个充分条件 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对线性回归模型给出了其参数β的广州岭估计优于LS估计的一个充分条件,从而把文献中,岭估计优行LS估计的充分条件统一起来。 相似文献
3.
在线性回归模型Y=Xβ ε;Ε(ε)=0;cov(ε)=σ2I下给出了有偏估计βc*(K)=(cXTX ΦKΦT)-1XTY,其中c≥1,K=diag(k1,k2,…,kn)为对角阵,ki≥0,讨论了这种有偏估计的可容许性,利用Stein式压缩技术说明在均方误差意义下它优于广义岭估计,推广了有关结果. 相似文献
4.
王林峰 《华东师范大学学报(自然科学版)》2010,2010(1):91-98
M是带度量g的n维非紧黎曼流形,1p≤2给定常数,△_p是M上的p-Laplace算子,借助于经典的Li-Yau的方法证明了在一定的曲率条件下,满足方程△_pu=-λ|u|~(p-2)u的正函数的一个梯度估计,其中λ≥0是常数;同时得到了λ的一个上界估计;进一步说明了此估计是最优的.推广了关于Laplace算子△的椭圆方程△u=-λu梯度估计的结果. 相似文献
5.
6.
研究只含一个随机效应的Panel数据模型中未知参数的估计问题.在均方误差矩阵意义下,给出了两步估计优于Within估计的一个简单的充分条件.在此基础上改进了两步估计,并给出了改进后估计的协方差矩阵. 相似文献
7.
基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计——改进s-K估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件. 相似文献
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9.
首先给出了均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计. 相似文献
10.
对于带约束的线性回归模型y=Xβ+e,E(e)=0,Cov(e)=σ2W,W>0,Xβ=0,给出了回归系数的有偏估计β*R(k)=(kM+I)-1β*R,给出了在均方误差阵意义下新的估计β*R(k)优于约束最小二乘估计β*R的条件. 相似文献
11.
在二维总体与正态分布具有相同的前四阶矩的条件下,利用矩阵迹的一个不等式,讨论了协方差的二次型估计.证明了一个常用的估计量为协方差的最小方差二次型无偏估计. 相似文献
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14.
考虑线性回归模型Y=Xβ+ε,E(ε)=0,Cov(ε)=σ2 I,当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计β=(X′X)-1 X′Y的性质变坏,为此给出了有偏估计β(K,d)=(X′X+K)-1(X′Y+dβ),其中K〉0为对角矩阵,ki〉0,-∞〈d〈∞为参数,讨论了这种有偏估计对Liu估计、最小二乘估计的优越性,并证明了其可容许性估计。 相似文献
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q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计 总被引:2,自引:0,他引:2
Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT+d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT+d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计. 相似文献
18.
沈伶伶 《三峡大学学报(自然科学版)》2012,34(2):99-100,109
研究均匀分布U(-θ,θ)的矩估计和与极大似然估计,并讨论两估计的优良性,证明矩估计和极大似然估计是强相合的,极大似然估计是UMVUE. 相似文献
19.
在Linex损失函数下讨论了二项分布参数的Bayes估计,当先验分布取Beta分布和幂分布时分别给出了参数的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计的精确形式,并证明了Bayes估计的可容许性. 相似文献
20.
极大似然法和概率加权矩法之比较分析 总被引:1,自引:0,他引:1
罗纯 《上海应用技术学院学报:自然科学版》2003,3(1):40-44
用极大似然法和概率加权矩法对Gumbel分布中的参数进行估计,从理论上讨论了二种估计方法的统计性质。 相似文献