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本文研究了Panel模型中回归系数常见估计的比较问题,给出了在Pitman准则,协方差阵准则和广义均方误差准则下最小二乘估计,Within估计,Between估计及两步估计之间的优良性比较结果.特别地,本文证明了在Pitman准则下最小二乘估计一致地优于Between估计. 相似文献
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本文研究了不等式约束条件下部分线性回归模型的参数估计问题,利用最优化方法和贝叶斯方法,给出了不等式约束条件下部分线性回归模型的最小二乘核估计和最佳贝叶斯估计,并且证明了在一定条件下,带约束条件的最小二乘核估计在均方误差意义下要优于无约束条件的最小二乘核估计。 相似文献
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本文对多元线性模型的参数β=vec(B)提出了一种新的主成分估计─—组合主成分估计β,得到了它的一些良好的性质,证明了在均方误差准则下,在一定的条件下,此估计优于最小二乘估计(LSE),并给出了实例. 相似文献
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首先给出了Jam es-S te in估计优于岭估计的充分条件,随后在P itm an准则下给出了Jam es-S te in估计优于最小二乘估计的简短证明. 相似文献
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对于相依线性回归方程组成的系统.本文对它的回归系数的协方差改进估计(CIE)及其两步估计(TCIE)与最小二乘估计(LSE)进行了计算机模拟比较.模拟结果揭示了这种改进估计的估计的统计优良性. 相似文献
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当设计矩阵X复共线时,对齐次线性约束回归模型参数的约束最小二乘估计进行改进,提出参数的主成分压缩估计,并对新参数估计的性质进行了讨论,最后进行了数值模拟,验证了算法的参数估计优于约束最小二乘估计. 相似文献