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二阶最小二乘估计下多因子非线性模型的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计
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作者 冷薇 尹居良 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2022年第12期3412-3424,共13页
许多研究表明,回归模型的误差为非对称分布时,二阶最小二乘估计比普通最小二乘估计更有效.文章基于参数的二阶最小二乘估计方法研究了多因子非线性模型的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计.文章证明了当模型中含有常数项时,该模型的贝叶斯Ψ_(q)-... 许多研究表明,回归模型的误差为非对称分布时,二阶最小二乘估计比普通最小二乘估计更有效.文章基于参数的二阶最小二乘估计方法研究了多因子非线性模型的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计.文章证明了当模型中含有常数项时,该模型的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计等同于普通最小二乘估计下的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计;当模型中不含常数项时,如果边际模型的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计满足正交假设条件,则多因子非线性模型的贝叶斯Ψ_(q)-最优设计为边际模型最优设计的乘积设计.最后,文章通过几个例子验证了理论结果的有效性. 展开更多
关键词 二阶最小二乘估计 乘积设计 非线性模型 贝叶斯ψ_(q)-最优设计
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