双重线性模型的参数估计

用推广的最小二乘法及极大似然估计法对双重线性模型 AR( 1) - MA( 0) 中的参数进行估计,从而提高模型的拟合度和预测精度.     

一般线性回归模型的参数估计

传统的最小二乘估计在处理一般线性回归模型的参数β和σ2的估计问题时,若遇到异常数据模型拟和得往往不好,现提出另一种估计方法:修正的最小二乘估计.结果表明此方法在处理异常数据时具有明显的优越性.     

线性失效率模型的参数估计

该文研究了在定数截尾样本下线性失效率模型中参数的点估计问题。用逆矩估计、最小二乘估计方法分别求未知参数λ     

混合系数线性模型的参数估计及其分布

在连续测量数据情况下，讨论了混合系数的正态线性模型参数的点估计及其分布和有关性质。     

广义线性模型线性约束下参数估计的一个最优性

本文研究广义线性模型在齐次线性约束条件下的参数估计,给出了条件可估函数c‘β在条件Lβ=0下的最佳线性无偏估计c‘(β^)GL,然后从一个新的角度刻划了估计c‘(β^)GL的最优性,即c‘(β^)GL落在以被估参数c‘β为中心的任意一个球内的概率不小于任一个满足Lβ=0的线性无偏估计落在此球内的概率.     

混合系数线性模型的参数估计及其分布

在连续测量数据情况下，讨论了混合系数的正态线性模型参数的点估计及其分布和有关性质．     

线性模型中参数估计的一个新的相对效率

对于线性模型ｙ＝Ｘβ＋ε,Ｅ（ε）＝０,ＣＯＶ（ε）＝σ＾２∑〉０,我们定义了一种新的相对效率,并研究了它与其它相对效率的关系,以及给出了它的一个下界。     

似乎不相关线性模型线性约束下参数估计的一个最优性

本文讨论似乎不相关线性模型在齐次线性约束条件下的参数估计，给出了条件可估函数c＇β在条件lβ=0下的最佳线性无偏估计c＇βl，然后从一个新的角度刻划了估计c＇βl的一个最优性，即c＇βl落在以被估参数c＇β为中心的任意一个球内的概率不小于任一个满足Lβ=0的线性无偏估计落在此球内的概率。     

聚集数据的线性模型参数估计的加权相对效率

就聚集数据的线性模型参数估计的相对效率，作者提出一种新的定义──加权相对效率，并给出其上、下界．同时还讨论了加权相对效率与文献［２］中相对效率的关系．     

线性模型的新的两参数估计

基于最小二乘估计在复共线性存在时的不足,提出线性模型参数估计的一种新方法——新的两参数估计.首先,给出该估计的若干条基本性质——最小二乘估计的线性变换、具有有偏性、压缩性和可容许性.其次,在均方误差矩阵的意义下,证明该估计优于最小二乘估计和旧的两参数估计.     

相依误差下简单线性EV回归模型的参数估计

研究相依误差下简单线性EV回归模型的参数估计问题.由于在很多实际问题中模型中的误差往往是不独立的,具有一定的相依性,为此本文讨论误差为随机系数自回归模型时简单线性EV回归模型的参数估计,在一定条件下得到了估计量的渐近正态性和相合性,推广了已有文献中的结果.     

多元线性回归模型参数的BC估计

考虑多元线性回归模型Y=XB+ε,其中E(Vec(ε))=0,Cov(Vec(ε))=V In,当设计阵X呈病态时,模型参数的LS估计不再是一个优良估计.为此,提出了一种有偏估计———BC估计.在均误差意义下,参数的BC估计优于它的LS估计,并证明了参数的BC估计是可容许线性估计.     

截断数据的线性回归模型

设有线性回归模型：ｙｉ＝α＋βｘｉ＋εｉ，只能观察到（ｚｉ，δｉ），其中ｚｉ＝ｍｉｎ（ｙｉ，ｔｉ），δｉ＝Ｉ（ｙｉ≤ｔｉ），ｉ＝１，２，…，ｎ．本文讨论了｛ｔｉ｝独立不必同分布条件下，β的估计以及它的相合性和渐近正态性     

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。     

一类线性混合模型中的参数估计

把一类线性混合模型化为满足假设的线性模型,然后用最小二乘法、估计法给出线性混合模型中参数的估计.     

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．     

比估计方法下Eichhorn and Hayre模型的参数估计

研究了比估计方法下Eichhorn and Hayre模型的参数估计,通过效率比较,证明了比估计方法下Eichhorn and Hayre模型的参数估计精度优于Eichhorn and Hayre模型的估计精度.     

Linear Support Vector Machine Based Inter-harmonic Modeling and Parameter Estimation

There are often many inter-harmonics in power system.The high measurement accuracy of inter-harmonics order,amplitude and initial phase is needed.A new approach is presented for inter-harmonic modeling and parameter estimation based on linear support vector machine (SVM).Firstly,parameter estimation of linear model is realized based on standard linear SVM.Then,inter-harmonic model is transformed to a linear model according to trigonometric functions.The approach obtains order of inter-harmonic model with wi...