鞅差误差下简单线性EV回归模型最小二乘估计的相合性

研究了误差为鞅差序列条件下的线性EV(errors-in-variables)回归模型.利用最小二乘估计方法对模型中β和θ进行估计,证明了估计量的强相合性和均方相合性,从而推广了线性EV回归模型已有的相关结论.     

齐次Morrey Herz空间中多线性交换子的中心BMO估计

设b=(b1,b2,…,bm),bi∈CBMOsi,1相似文献   

鞅差误差下纵向数据半参数模型的均方相合性

文章考虑了误差为鞅差序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g(.)的估计,在适当条件下,证明了β和g(.)估计量的均方相合性。     

鞅差误差下异方差部分线性回归模型估计的矩相合性

本文研究了误差为鞅差序列下的异方差部分线性回归模型.基于非参数估计量,我们导出了最小二乘法和加权最小二乘法的参数估计量,并且在适当条件下得到了它们的矩相合性.同时,通过模拟研究了有限样本下估计量的性能.     

α-混合误差下纵向数据半参数回归模型的均方相合性

考虑误差为α-混合序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g（·）的估计,在适当条件下,证明了β和g（·）的估计量的均方相合性．     

Fourier变换及其应用

F ourier变换对现代科学技术具有重要意义 ,它是处理数学物理方程 ,概率论和随机过程等学科中的问题的一种重要方法 ;在工业自动化 ,电子学 ,水利科学 ,水资源开发利用 ,通信理论等多种科学技术中有广泛应用。本文从分析理论出发 ,讨论 Fourier变换的一些基本性质并给出了 F ourier变换的一些应用     

基于信息熵和Lempel-Ziv的生产线复杂性测度与线平衡

生产过程中的不确定因素常常造成生产线各工作站工作负荷不均,整线生产节拍紊乱甚至出现瓶颈工位等问题,最终导致平衡失效.针对此问题提出作业元素复杂度、工作站复杂度和整线复杂度测度方法,建立以平衡率最高、复杂度均衡指数最小和整线复杂度最小为目标的多目标优化模型,设计生产线平衡算法求解作业元素最优划分,并应用实例对方法进行验证.研究结果表明,该方法能够在保证生产线平衡率最高的同时,均衡工作站间复杂度差异和降低整线复杂度,避免不确定因素累积而导致生产线平衡失效,提高生产系统鲁棒性.