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1.
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. 相似文献
2.
《数学的实践与认识》2015,(24)
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. 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
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. 相似文献
5.
讨论在聚集数据情形下,具有附加信息的线性回归模型的参数估计,提出了回归系数的聚集混合估计,研究了该估计相对于Peter—Karsten估计和相对于最小二乘估计的相对效率,得到了相对效率的上、下界. 相似文献
6.
对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集综合岭估计的概念,给出了多元聚集综合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.应用Monte Carlo模拟,验证了有关结论是合理的. 相似文献
7.
聚集数据线性模型参数估计的相对效率与广义相关系数 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
8.
9.
聚集数据线性模型参数的广义岭估计的相对效率 总被引：1，自引：0，他引：1
周永正 《数学的实践与认识》2009,39(23)
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. 相似文献
10.
11.
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. 相似文献
12.
聚集数据的Gauss-Markoff模型中参数估计的相对效率 总被引：7，自引：0，他引：7
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。 相似文献
13.
本文提出两个新的估计量,利用观察数据中的总体辅助信息来估计有限总体分布函数,并通过两个人工总体的模拟实验,比较新的估计量、传统的估计量及Rao,Kover&Mantel(1990)提出的估计量的相对平均误差与相对标准差。结果表明,从相对标准差的角度分析,两个新的估计量有一个是四个估计量中精度最好的一个,另一个也有很好的表现;而且它们在模型有所偏差时都具备了较好的稳健性。 相似文献
14.
In this paper, we consider the estimation problem
for partially linear models with additive measurement errors in the
nonparametric part. Two kinds of estimators are proposed. The first one
is an integral moment-based estimator with deconvolution kernel techniques,
associated with the strong consistency for the estimator. Another one
is a simulation-based estimator to avoid the integrals involved in the
integral moment-based estimator. Simulation studies are conducted to
examine the performance of the proposed estimators. 相似文献
