半相依回归模型两步估计的均方误差占优性

一般得到了两方程相依回归模型的任一线性估计在均方误差准则下优于最小二乘估计的充要条件，据此提出一种新的广义非限定两步估计类（非线性），推导得到了这种两步估计的精确均方误差结果，研究了它优于最小二乘估计，甚至优于Zellner估计的统计性质。     

混合系数线性模型参数的根方估计

针对连续测量数据，给出了混合系数线性模型参数的根方估计ｄ（ｋ）和ｄ（ｋ）（０＜ｋ＜１），并且证明了通过根方参数ｋ的选取，可使根方估计ｄ（ｋ）和ｄ（ｋ）的均方误差（ＭＳＥ）分别小于最小二乘估计（ＬＳＥ）ｄ和ｄ的ＭＳＥ     

多元线性模型回归系数的广义根方估计

将根方估计作一拓广，提出了回归系数的广义根方估计，证明了广义根方估计能更有效地改善最小二乘估计，并给出了广义根方估计的显示解和确定偏参数的方法。     

混合系数线性模型参数的新估计与LS估计的比较

混合系数线性模型在连续测量数据的情况下，给出了固定系数a和随机系数期望b的一种新估计．在均方误差的意义下，证明了混合系数线性模型参数的新估计优于最小二乘估计（LS估计），并给予了应用举例．     

线性模型中广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性

研究一般线性模型下广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性, 给出了误差分布的最大分布类, 使得当误差向量的分布在此范围内变动时, 广义最小二乘估计在广义均方误差准则下为一致最优估计.     

多元线性模型回归参数的主成分估计

在多元线性模型中, 当设计阵呈病态时, 我们可适当选择保留的主成分个数可致主成分估计比最小二乘估计有较小的均方误差.     

增长曲线模型回归系数的压缩最小二乘估计

本文采用压缩最小二乘估计Ｂ∧（ｍ）来估计设计阵呈病态时的增长曲线模型回归系数阵Ｂ．通过ｍ值的选取，可使β＾（ｍ）＝Ｖｅｃ（Ｂ∧（ｍ））的均方误差小于β＝Ｖｅｃ（Ｂ）的ＬＳＥβ∧的均方误差．证明了β∧（ｍ）具有可容许性、抗干扰性和有效性，并给出了实际应用中选取ｍ值的方法．     

多元广义压缩最小二乘估计

引进了多元线性模型中回归系数β＝Ｖｅｃ（Ｂ）的广义压缩最小二乘估计β（Ａ），讨论了它的均方误差与均方残差的性质，指出了根据均方误差准则选取Ａ值的主要缺陷，采用了一种选取Ａ值的新准则Ｑ（Ｃ），它包含均方程差准则和最小二乘准则作为特例，并从理论上证明了Ｑ（Ｃ）准则的优良性。     

广义岭估计的新定义及其性质

Hoerl和Kennard提出了广义岭估计[1].本文提出了另一类广义岭估计β^(K)=(X'X+K)-1X'Y,K=diag(K1,K2,…Kp),它是岭估计的自然推广,但和前者的广义岭估计不同.证明了存在K＞0使β^(K)的均方误差小于最小二乘估计β=(X'X)-1X'Y的均方误差,并且β^(K)是β的可容许估计.     

LMS算法中稳态均方误差的研究

该文详细讨论了ＬＭＳ算法中输入信号相关性，加权数目和稳态均方误差的关系。通过公式推导，从理论上证明了增加加权数目并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号?存在一个最佳的加权数目，使稳态均方误差最小，再增加权数目，稳态均方误差有增大的可能。     

最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系

本文讨论广义线性模型的均值向量的最小二乘估计和最佳线性无偏估计的关系,得到了它们相等的充要条件以及它们的偏差关系和偏差范数估计;并在欧氏范数下,进一步讨论了这种偏差估计。     

多元线性模型回归系数的根方估计

本文采用根方估计估计多元线性模型中的回归系数B,通过根方参数k值的选取,可使(k)=Vec((k))的均方误差MSE小于β=Vec(B)的LS估计B的MSE。本文还给出了选取k值的两种方法及一个应用实例。     

混合系数线性模型参数的局部根方估计

在连续测量数据情况下,给出了混合系数线性模型参数的局部根方估计dL(k)和dL(k)(0相似文献   

基于线性均方误差估值的LPC距离量度

本文从LPC系数的统计特性出发,基于线性均方误差估值的思想,提出了一种用于语音识别的新的LPC距离量度——LMSE距离.在一个IBM-PC机语音处理系统和一个VAX-11/750机语音处理系统上,做了大量孤立词识别实俭,证实了这种距离的可行性.文中还将它与著名的Itakura距离进行了比较.     

关于《一元线性模型最小二乘估计的强相合性》的注记

通过直接考虑随机误差变量的方差,研究了一元线性模型最小二乘估计的强相合性,所给定理减弱并简化了[1]的条件和形式,从而推广了结果、扩大了应用范围。     

非齐次等式约束下奇异型线性回归模型的广义条件岭估计

文章对线性回归模型参数有偏估计做进一步研究,提出了在非齐次等式约束下奇异型线性回归模型参数的广义条件岭估计,并给出它的一些性质,而且证明了在一定条件下,在均方误差阵和广义均方误差意义下,广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计.最后,通过实际数据进行实证分析,得到了取不同岭参数矩阵时对应的广义条件岭估计及其MSE,验证了广义条件岭估计优于约束最小二乘估计的充分条件的正确性.     

线性混合模型中固定效应与随机效应线性组合两步预测的均方误差

对一般的线性混合模型,研究其固定效应与随机效应线性组合的两步预测问题,给出了两步预测均方误差的一个近似计算公式,为比较不同方差分量估计的优劣性进一步莫定了基础.     

面积测量的中误差分析

讨论面积测量的偶然误差来源、面积中误差与界址中误差的关系,设计、推导了在未知界址点坐标时面积中误差的概算公式。