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The asymptotic normality for least absolute deviation estimates of the parameters in a linear regression model with autoregressive moving average errors is established under very general conditions. The method of proof is based on a functional limit theorem for the LAD objective function. 相似文献
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不同时期数据对因变量的影响权重不同,若不考虑数据的时间特性而构建回归模型,可能不一定得到最佳的回归模型.针对经济领域中数据时间跨度大,样本少以及可能存在异常点的特点,提出基于可调权重距离的最小一乘回归方法.建立了可调权重距离的权重系数确定方法,并给出基于MATLAB的模型求解方法.通过某船舶使用费用预测的应用,表明通过方法构建的模型具有更高的精度,值得借鉴. 相似文献
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基于门限接受算法的正交最小一乘回归新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
正交最小一乘方法由于其稳健性而在工程中有广泛的应用,然而求解线性模型正交最小一乘参数估计算法往往过于复杂或者只对样本和变量个数较少的问题适用.把正交最小一乘参数估计问题转化为组合优化问题,再使用门限接受算法求解,通过计算机仿真说明了本文算法的正确性和有效性. 相似文献
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m0相依误差下非线性回归模型LS估计的大偏差 总被引:1,自引:0,他引:1
胡舒合 《数学物理学报(A辑)》1998,18(1):56-62
该文获得了m0相依误差下非线性回归模型LS估计的大偏差,推广了Sieders和Dzhaparidze在独立误差下的相应结果 相似文献
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污染数据回归分析中参数的最小一乘估计 总被引:15,自引:0,他引:15
考虑简单回归模型:yi=x′iβ+ei,i=1,…,n。其中Eei=0,Ee^2i=σ^21。假设y1,y2,…,yn受到另一独立同分布随机变量序列μ1,μ,…,μn的污染,我们仅能观察到污染数据y^*i=(1-ν)yi,ν为未知的污染参数。本文用污染数据给出了β的最小一乘估计,并证明了它的渐近正态性和相合性。 相似文献
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对文献[1]提出的基于对称三角模糊数的模糊最小一乘线性回归进行修正和扩展,给出模糊最小一乘线性回归模型的三种不同形式,并将其转化为线性规划或非线性规划问题进行求解。最后,给出几个数值实例,通过计算和比较,结果表明三种模糊最小一乘线性回归模型都具有非常好的拟合性。 相似文献
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曲线拟合的广义最小一乘法 总被引:1,自引:0,他引:1
顾乐民 《数学的实践与认识》2011,41(19)
介绍了最小一乘法的方程式解法;讨论了这种方程式解法与最小一乘逼近之间的关系;说明了它不仅适用于线性函数类也适用于非线性函数类的最佳逼近的实现;提出了零偏差点附近数据变化的两个重要特征;建立了一种具有"人为"因素的广义最小一乘法;并给出了该法在预测方面的几个应用实例. 相似文献
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残差绝对值之和最小准则下回归方程的求法 总被引:4,自引:0,他引:4
本应用线性规划方法,解决了“残差绝对值之和最小”,“最大偏差最小”准则下回归方程的求法,这种方法对于建立多元线性回归方程、多项式回归方程和可以线性化的回归方程都是有效的。 相似文献
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本文提出了线性模型中加权混合估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,并给出了这些相对效率的上下界. 相似文献
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本文利用线性经验Bayes估计的思想,对线性回归模型中未知参数向量构造了一类线性经验Bayes估计,并在一定条件下证明了其具有的a.o.收敛速度. 相似文献
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Order statistics has an important role in statistical inference. The main purpose of this paper is to investigate order statistics, and also explore its applications in the analysis of nonstationary time series. Our results show that linear functions of order statistics for a large class of time series are asymptotically normal. The methods of proof involve approximations of serially dependent random variables by independent ones. The problems of testing for the existence of a linear trend and the problem of testing randomness versus serial dependence are considered as applications. 相似文献
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Adaptive Penalized Weighted Least Absolute Deviations Estimation for the Accelerated Failure Time Model 下载免费PDF全文
The accelerated failure time model always offers a valuable complement to the traditional Cox proportional hazards model due to its direct and meaningful interpretation. We propose a variable selection method in the context of the accelerated failure time model for survival data, which can simultaneously complete variable selection and parameter estimation. Meanwhile, the proposed method can deal with the potential outliers in survival times as well as heteroscedastic model errors, which are frequently encountered in practice. Specifically, utilizing the general nonconvex penalty, we propose the adaptive penalized weighted least absolute deviation estimator for the accelerated failure time model. Under some regularity conditions, we show that the proposed method yields consistent estimator and possesses the oracle property. In addition, we propose a new algorithm to compute the estimate in the high dimensional settings, and evaluate the practical utility of the proposed method through extensive simulation studies and two real examples. 相似文献
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根据最小一乘准则,推导出最小一乘局部线性估计的计算方法,并通过对模拟数据的计算和分析,对比最小一乘核算法和最小二乘局部线性算法,验证了最小一乘局部线性算法是一种有效的,稳健的估计方法,并且有降低边界效应的作用. 相似文献