聚集数据的Gauss－Markoff模型中参数估计的相对效率 被引量：22

1

作者 黄养新 万仲平 《数学研究》 CSCD 1995年第2期60-64,共5页

文献［１］提出了聚集数据的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ模型中未知参数的两种估计。本文又提出了关于最小二乘估计的三种估计新的相对效率，并研究了它们的性质以及与文献［２］讨论过的另一种相对效率的关系。

关键词 相对效率 未知参数 最小二乘估计 参数估计 聚集 性质 模型 数据

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计量模型中的加总偏误与检验方法研究 被引量：8

2

作者 覃琼霞 江涛 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2011年第5期152-160,F0003,共10页

从加总数据的基本类型出发,依据无偏性条件研究发现非加总数据模型的内生性与加总过程中的内生性是产生加总偏误的根本原因,进而指出了解决内生性的一般性思路。在加总偏误的统计特性检验方面,首先通过构建Wald统计量进行无偏性检验分析... 从加总数据的基本类型出发,依据无偏性条件研究发现非加总数据模型的内生性与加总过程中的内生性是产生加总偏误的根本原因,进而指出了解决内生性的一般性思路。在加总偏误的统计特性检验方面,首先通过构建Wald统计量进行无偏性检验分析,接着通过方差分析得出了方差最小性的条件并对加总模型和非加总数据模型的拟合优度进行了比较研究。本文的分析有助于认识加总偏误的本质,进一步推动线性计量模型加总偏误问题的研究。 展开更多

关键词 加总数据 非加总数据 加总偏误 内生性

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聚集数据的线性模型参数的有偏估计 被引量：8

3

作者 周永正 张三强 陈全园 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2006年第2期164-168,共5页

对于聚集数据的线性模型,提出了二种有偏估计,在均方误差(MSE)意义下,讨论了它们的优良性质,并将这二种估计进行了比较.本文提出的估计,优于有关文献中的结果.

关键词 聚集数据 线性模型 有偏估计 均方误差

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聚集数据线性模型参数的广义岭估计的相对效率 被引量：6

4

作者 周永正 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第23期198-202,共5页

对于聚集数据的线性模型,给出了参数的广义岭估计的两种相对效率,并得到了两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 广义岭估计 相对效率

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新冠肺炎患者死亡时间的分析 被引量：5

5

作者 张军侠 薛慧敏 +4 位作者 龚雅欣 秦琦 宁昶华 曹蕾 曹永孝 《西安交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期123-127,共5页

目的研究新型冠状病毒肺炎患者从确诊到死亡的时间。方法通过国家及各省卫生健康委员会网站公布的每日疫情通报个体型数据和汇总型数据计算并分析死亡时间。结果153例新型冠状病毒肺炎死亡患者,从发病到死亡的时间最短4 d,最长50 d,均数... 目的研究新型冠状病毒肺炎患者从确诊到死亡的时间。方法通过国家及各省卫生健康委员会网站公布的每日疫情通报个体型数据和汇总型数据计算并分析死亡时间。结果153例新型冠状病毒肺炎死亡患者,从发病到死亡的时间最短4 d,最长50 d,均数±标准差为(16.7±9.2)d,中位数14 d,95%置信区间(4.6~42.9)。从入院到死亡的时间最短1 d,最长50 d,均数±标准差为(12.1±7.8)d,中位数11 d,95%置信区间(2~32.8)。从确诊到死亡的时间曲线属偏态分布,从确诊到死亡的死亡时间范围为0~48 d,均数±标准差为(11.1±8.9)d,中位数为9 d,四分位数间距为10.5,95%置信区间为(0~35.4)。从发病到住院需3 d,从住院到确诊需1 d。汇总型资料显示全国及全国(除湖北省)新冠肺炎患者平均死亡时间分别为8 d和9 d,湖北省和武汉市新型冠状病毒肺炎患者死亡时间均为6 d。结论新冠肺炎死亡患者从确诊到死亡的时间差异较大,不同地区的中位数时间为6~9 d。 展开更多

关键词 新冠肺炎 死亡时间 个体型数据 汇总型数据 流行病学

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聚集数据的线性模型参数估计的相对效率 被引量：4

6

作者 黄养新 《武汉工业大学学报》 CSCD 1995年第2期115-118,共4页

文献［１］提出了聚集数据的线性模型未知参数的两种估计。本文给出了关于最小二乘估计的三种估计的相对效率，并研究了它们的性质以及与文献［２］讨论过的另一种相对效率的关系。

关键词 聚集数据 线性模型 相对效率 参数估计

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聚集数据线性模型参数估计的相对效率与广义相关系数 被引量：4

7

作者 周永正 《大学数学》 2009年第2期90-96,共7页

对于聚集数据的线性模型,本文给出了Peter—Karsten估计相对于最佳线性无偏估计的一个相对效率,得到了相对效率的下界,讨论了该相对效率与广义相关系数的关系.

关键词 聚集数据 相对效率 线性模型 Peter--Karsten估计

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聚集数据多元线性模型参数的多元聚集广义岭估计的相对效率 被引量：3

8

作者 周永正 张金良 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第9期149-155,共7页

对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集广义岭估计的概念,给出了多元聚集广义岭估计相对于最小二乘估计及最佳线性无偏估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 多元线性模型 多元聚集广义岭估计 相对效率

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聚集数据线性模型广义聚集双参数估计的相对效率 被引量：2

9

作者 周永正 宁发艳 《数学的实践与认识》 北大核心 2017年第7期235-241,共7页

对于聚集数据的线性模型,提出了广义聚集双参数估计的概念,给出了广义聚集双参数估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 广义聚集双参数估计 相对效率

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聚集数据线性模型参数的聚集综合岭估计的相对效率 被引量：2

10

作者 周永正 陈黎伟 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第4期171-176,共6页

对于聚集数据的线性模型,给出了参数的聚集综合岭估计的概念,并给出了聚集综合岭估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 聚集综合岭估计 相对效率

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聚集数据线性模型参数聚集Liu估计的相对效率 被引量：2

11

作者 周永正 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期64-67,共4页

当线性模型中的变量间存在复共线性时,常用有偏估计代替无偏估计。其中广义岭估计是研究较多的一种有偏估计。很多实际问题只能观测到聚集数据。本文给出了聚集数据线性模型聚集Liu估计的定义,提出了聚集Liu估计相对于最小二乘估计的两... 当线性模型中的变量间存在复共线性时,常用有偏估计代替无偏估计。其中广义岭估计是研究较多的一种有偏估计。很多实际问题只能观测到聚集数据。本文给出了聚集数据线性模型聚集Liu估计的定义,提出了聚集Liu估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,并得到这两种相对效率的上界;给出了聚集Liu估计相对于Peter-Karsten估计的2种相对效率及其上界。本文提出的聚集Liu估计,既能保证估计参数的稳定性,又能保证估计参数的近似无偏性,从这个意义上说,该估计在某种程度上优于聚集广义岭估计。 展开更多

关键词 聚集数据 线性模型 聚集Liu估计 相对效率

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聚集数据线性模型参数的有偏估计的相对效率 被引量：2

12

作者 周永正 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2007年第3期279-282,共4页

有偏估计方法是近代回归分析的常用方法.本文研究聚集数据的线性模型参数的有偏估计问题,在欧氏模之比意义下给出了参数的有偏估计的一个相对效率,并在加权欧氏模之比意义下给出了参数的有偏估计的一个相对效率,并得到了这两种相对效率... 有偏估计方法是近代回归分析的常用方法.本文研究聚集数据的线性模型参数的有偏估计问题,在欧氏模之比意义下给出了参数的有偏估计的一个相对效率,并在加权欧氏模之比意义下给出了参数的有偏估计的一个相对效率,并得到了这两种相对效率的上界. 展开更多

关键词 聚集数据 线性模型 有偏估计 相对效率

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聚集数据线性模型参数的改进广义岭估计的相对效率 被引量：2

13

作者 周永正 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2012年第21期101-107,共7页

对于聚集数据的线性模型,给出了参数的改进广义岭估计,并提出了改进广义岭估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 改进广义岭估计 相对效率

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聚集数据线性模型广义聚集综合两参数估计的相对效率 被引量：1

14

作者 周永正 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第7期99-105,共7页

对于聚集数据的线性模型,提出了广义聚集综合两参数估计的概念,给出了广义聚集综合两参数估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 广义聚集综合两参数估计 相对效率

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聚集数据线性模型参数的聚集改进综合岭估计的相对效率 被引量：1

15

作者 周永正 操群 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第24期159-166,共8页

对于聚集数据的线性模型,提出了参数的聚集改进综合岭估计的概念,并给出了聚集改进综合岭估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 聚集改进综合岭估计 相对效率

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聚集数据线性模型参数的聚集改进Liu估计的相对效率 被引量：1

16

作者 周永正 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第1期192-198,共7页

对于聚集数据的线性模型,本文给出了参数β的聚集改进Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计和相对于Peter-Karsten估计的两种相对效率,并得到了相对效率的上界.

关键词 聚集数据 线性模型 聚集改进Liu估计 相对效率

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聚集数据广义线性模型参数的估计 被引量：1

17

作者 周永正 周勇 孔德娟 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2008年第1期24-27,共4页

对于聚集数据的广义线性模型:Y=Xβ+u,Eu=0,Var(u)=σ2∑,提出了二种有偏估计:岭估计β(k)与改进岭估计β(k)。在均方误差意义下,研究了它们的优良性,并将岭估计与改进岭估计进行了比较,推广了有关文献中的结果。

关键词 聚集数据 广义线性模型 岭估计 改进岭估计 均方误差

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聚集数据线性模型中广义岭估计相对效率问题 被引量：1

18

作者 周永正 孔德娟 周勇 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2007年第4期355-358,共4页

对于聚集数据的线性模型,给出了参数的广义岭估计及改进的广义岭估计的定义,并提出了广义岭估计及改进的广义岭估计在推广的欧氏模之比意义下及加权欧氏模之比意义下的二种相对效率。分别对广义岭估计及改进的广义岭估计,得到了两种相... 对于聚集数据的线性模型,给出了参数的广义岭估计及改进的广义岭估计的定义,并提出了广义岭估计及改进的广义岭估计在推广的欧氏模之比意义下及加权欧氏模之比意义下的二种相对效率。分别对广义岭估计及改进的广义岭估计,得到了两种相对效率的上界。 展开更多

关键词 聚集数据 线性模型 广义岭估计 相对效率

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线性模型参数的聚集改进广义Liu估计的相对效率

19

作者 周永正 操群 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第1期146-154,共9页

对于聚集数据的线性模型,给出了参数β的聚集改进广义Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计及相对于Peter—Karsten估计的两种相对效率,并得到了相对效率的上界.实例分析表明,聚集改进广义Liu估计比最小二乘估计、Peter—Karsten估... 对于聚集数据的线性模型,给出了参数β的聚集改进广义Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计及相对于Peter—Karsten估计的两种相对效率,并得到了相对效率的上界.实例分析表明,聚集改进广义Liu估计比最小二乘估计、Peter—Karsten估计更有效. 展开更多

关键词 聚集数据 线性模型 聚集改进广义Liu估计 相对效率

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聚集数据线性模型的聚集广义改进双参数估计的相对效率

20

作者 周永正 陈全园 徐洪焱 《数学的实践与认识》 北大核心 2018年第6期131-137,共7页

对于聚集数据的线性模型，提出了聚集广义改进双参数估计的概念，给出了聚集广义改进双参数估计的两种相对效率，并得到了这两种相对效率的上界．

关键词 聚集数据 线性模型 聚集广义改进双参数估计 相对效率

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