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题名混合系数模型参数的GLS估计
- 1
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作者
夏道明
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机构
合肥幼儿师范高等专科学校基础部
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出处
《安庆师范学院学报（自然科学版）》
2014年第4期42-43,47,共3页
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文摘
本文给出了混合系数模型的固定参数和随机参数的两种GLS估计,并讨论了它们的一些性质。
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关键词
混合系数模型
GLS估计
方差
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Keywords
mixed coefficient model
GLS estimation
covariance
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分类号
O211
[理学—概率论与数理统计]
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题名混合系数线性模型参数的广义根方估计
- 2
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作者
蔡齐
蔡择林
江秉华
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机构
泰康保险集团股份有限公司稽核中心
湖北师范大学数学与统计学院
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出处
《湖北师范大学学报（自然科学版）》
2022年第2期15-19,共5页
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基金
国家自然科学基金(71701076),湖北省教育厅重点项目(D20181902)。
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文摘
研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出该模型的一类新的有偏估计——广义根方估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、根方估计以及局部根方估计,最后讨论根方参数的选取问题。
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关键词
混合系数线性模型
根方估计
局部根方估计
广义根方估计
均方误差
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Keywords
mixed coefficient linear model
root square estimator
local root square estimator
generalized root square estimator
mean square error
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
-
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题名混合系数线性模型的几乎无偏岭估计
被引量：11
- 3
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作者
蔡择林
江秉华
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机构
湖北师范学院数学与统计学院
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出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2013年第2期354-358,共5页
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基金
教育部科学技术研究重点项目(209078)
湖北省教育厅科学技术研究资助项目(D20092207)
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文摘
本文研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用岭估计方法得到了该模型的几乎无偏岭估计,并证明了在均方误差意义下,几乎无偏岭估计优于岭估计.最后讨论了有偏参数的选取问题.
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关键词
混合系数线性模型
几乎无偏岭估计
岭估计
均方误差
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Keywords
mixed-effect coefficient linear model
almost unbiased ridge estimator
ridge estimator
mean square error
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名混合系数线性模型的一类有偏估计
被引量：5
- 4
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作者
蔡择林
江秉华
陈金阳
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机构
湖北师范大学数学与统计学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2017年第3期603-606,共4页
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基金
国家自然科学基金(11471105)
湖北省教育厅青年项目(Q20162504)
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文摘
本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出该模型的一类有偏估计,研究新估计的一些优良性质,在一定条件下证明这类估计优于s-K估计^([7]).
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关键词
混合系数线性模型
s-K估计
t-s-K估计
均方误差
-
Keywords
mixed-effect coefficient linear model
s-K estimator
t-s-K estimator
Mean square error
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
-
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题名混合系数线性模型参数的广义Liu估计
被引量：1
- 5
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作者
蔡择林
陈金阳
江秉华
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机构
湖北师范大学数学与统计学院
重庆三峡学院数学与统计学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2021年第2期337-341,共5页
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基金
国家自然科学基金(71701076)
湖北省教育厅重点项目(D20181902).
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文摘
本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类新的有偏估计-广义Liu估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、Liu估计.最后讨论参数的选取问题.
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关键词
混合系数线性模型
Liu估计
广义Liu估计
均方误差
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Keywords
mixed-effect coefficient linear model
Liu estimator
Generalized Liu estimator
Mean square error
-
分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
-
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题名混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计
被引量：1
- 6
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作者
蔡择林
江秉华
陈金阳
蔡齐
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机构
湖北师范大学数学与统计学院
泰康保险集团股份有限公司稽核中心
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出处
《纯粹数学与应用数学》
2017年第6期560-567,共8页
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基金
国家自然科学基金(11471105
71701076)
湖北省教育厅青年项目(Q20162504)
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文摘
在连续测量数据情况下,给出了混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计,讨论了该估计的相关性质,并在一定条件下证明了几乎无偏s-K估计优于s-K估计以及几乎无偏岭估计.
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关键词
混合系数线性模型
几乎无偏s-K估计
s-K估计
几乎无偏岭估计
均方误差
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Keywords
mixed-effect coefficient linear model, almost unbiased s-K estimator, s-K estimator, almost unbiased ridge estimator, mean square error
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
-
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题名混合系数线性模型参数的局部根方估计的一些结果
- 7
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作者
张静
王志福
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机构
渤海大学数学系
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出处
《景德镇高专学报》
2008年第2期20-21,31,共3页
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文摘
在研究混合系数线性模型参数的局部根方估计的基础上,进一步论证了此估计的F-优良性和在矩阵条件数准则下对最小二乘估计抗干扰性的改进。
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关键词
混合系数线性模型
局部根方估计
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Keywords
mixed coefficients linear model
local root square estimation
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分类号
O151.2
[理学—数学]
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题名混合系数线性模型参数的t-s-K估计
- 8
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作者
蔡择林
江秉华
蔡齐
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机构
湖北师范大学数学与统计学院
泰康保险集团股份有限公司稽核中心
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2018年第4期3-6,共4页
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基金
国家自然科学基金项目<相依回归模型与扩散过程的统计推断及其应用>(11471105)
湖北省教育厅青年项目<高斯测度空间上的算子理论及其应用>(Q20162504)
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文摘
混合系数线性模型在实际问题中有着广泛的应用背景,如经济分析、可靠性退化分析以及生物学等领域,因此对该模型的研究无论从理论还是从应用角度都是十分重要和必要的。在研究连续测量数据情况下混合系数线性模型的参数估计问题的基础上,利用压缩估计方法给出该模型的一类有偏估计,并研究新估计的一些优良性质,在一定条件下证明此类估计优于s-K估计。
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关键词
混合系数线性模型
s-K估计
t-s-K估计
均方误差
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Keywords
mixed-effect coefficient linear model
s-K estimator
t-s-K estimator
mean square error
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
F10
[理学—数学]
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题名混合系数线性模型的一类有偏估计
- 9
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作者
蔡择林
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机构
湖北师范学院数学与统计学院
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出处
《湖北师范学院学报（自然科学版）》
2014年第1期5-9,共5页
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基金
湖北省教育厅科学技术研究资助项目(Q20122203)
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文摘
研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,并讨论了该估计的一些优良性质和压缩系数的选取问题.
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关键词
混合系数线性模型
STEIN估计
岭估计
均方误差
-
Keywords
mixed-effect coefficient linear model
stein estimator
ridge estimator
mean square error
-
分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
-
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题名混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计
- 10
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作者
朱宁
黄荣臻
李婷
迟晓妮
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机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
桂林电子科技大学信息科技学院
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出处
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第2期192-199,共8页
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基金
广西自然科学基金项目(2016GXNSFBA380102)
广西高等教育本科教学改革工程项目(2018JGB185)
+1 种基金
桂林电子科技大学研究生双语课程建设项目(YKC201812)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2018YJCX58)
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文摘
该文研究了连续测试数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.提出了混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计,研究了参数估计的性质,并证明了在一定条件下此估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和LIU估计,最后还讨论了新估计的可容许性和有偏参数的选取方法.
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关键词
混合系数线性模型
几乎无偏LIU估计
LIU估计
均方误差
可容许性
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Keywords
mixed-effect coefficient linear model
almost unbiased LIU estimator
LIU estimator
mean square error
admissibility
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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