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1.
岭型组合主成分估计   总被引:17,自引:0,他引:17  
本文提出了回归系数的一种新的改进估计-岭型组合主成分估计,讨论了它的可容许性,约束条件下的可容许性和相合性问题,分别在均方误差意义下和Pitman接近原则下,证明了在一定条件下,它优于最二乘估计和岭估计,并且证明了它有比它们更好的抗干扰能力和稳健性。  相似文献
2.
单参数主成分回归估计   总被引:8,自引:0,他引:8  
对于线性回归模型,本文提出了回归系数的一种单参数主成分估计,证明了它的可容许性、抗干扰性、有效性等主要性质。  相似文献
3.
回归系数的主相关估计及其优良性   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文在回归系数的主成分估计的基础上,提出一种新的降维估计-主相关估计,讨论了它的优良性,并用实例说明主相关估计对主成分估计的改进效果。  相似文献
4.
岭型主成分估计的最小方差和   总被引:4,自引:0,他引:4  
讨论了岭型主成分估计在一类降维估计中的方差性质,证明了在一定条件下岭型主成分估计的方差和最小.文「1」的结果是本文的特例。  相似文献
5.
回归系数的stein型主成分估计   总被引:4,自引:0,他引:4  
对于设计阵X呈病态的线性回归模型,本文提出了一种新的关于回归系数的有偏估计─stein型主成分估计,并在均方误差意义下,论证了在一定条件下stein型主成分估计优于主成分估计,因此也优于stein型OLS估计与OLS估计,最后,我们又对偏参数的存在性,最优性进行了讨论,并得出了一些重要结论.  相似文献
6.
主成分估计的最优性   总被引:3,自引:0,他引:3  
一、引言 自从Hotelling从概率结构引进主成分概念之后,主成分估计受到了统计工作者的广泛重视.它已成为多元分析中减少数据维数的有效工具.许多人从不同角度研究了主成分的最优性质.但是,这些性质都是关于协方差阵的.本文力图从更能反映一个估  相似文献
7.
岭型主成分估计的几条最优性质   总被引:1,自引:0,他引:1  
田保光 《数学季刊》2000,15(1):14-17
本文计论岭型主成分估计的最优性质。证明了在岭型降维估计类中,它的方差有n种最小性,同时证明了在正交不变范数下了具有最小性。  相似文献
8.
复共线性与广义岭型估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对线性回归模型Y=Xβ+l的典则形式Y=a01+Z+l,l~(0,σ2I)在设计阵X呈病态时,提出了一类新估计■(k;q)=〔Λ1OOkIq+Λ2〕-1Z′Y,称之为广义岭型估计.优点是结合主成分估计和岭估计的思想和方法,将X′X的特征值分为不同大小属性的两部分Λ1与Λ2,并分别添加不同的常数,致使新估计类的均方误差大幅降低的同时计算量大大减少,而且便于对原变量做出解释.文中进一步讨论了该估计优于岭估计的k的存在性以及充分条件.  相似文献
9.
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
10.
本文使用矩阵的奇异值分解技术,得到了主成分估计的两个表达式,在此基础上,证明了主成分估计的一个性质。  相似文献
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