| 非线性回归模型线性化后的参数估计精度问题 |
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| 引用本文： | 张大克,王玉杰.非线性回归模型线性化后的参数估计精度问题[J].天津科技大学学报,2007,22(2):68-71. |
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| 作者姓名： | 张大克 王玉杰 |
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| 作者单位： | 天津科技大学理学院,天津,300457 |
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| 基金项目： | 天津科技大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 根据LS估计理论,对非线性回归模型线性化后参数估计精度存在的问题进行了分析,通过变量变换对线性化模型随机误差的方差进行了修正,建立了新参数估计模型.新参数估计模型满足Gauss-Markov假定,保持了LS估计的优良性质.
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| 关 键 词： | 非线性回归模型线性化 LS估计 Gauss-Markov假定 参数估计精度 方差修正 |
| 文章编号： | 1672-6510（2007）02-0068-04 |
| 修稿时间： | 2006-11-03 |
Problem of Parameter Estimation Precision Existing in Linearization Model of Nonlinear Regression |
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| ZHANG Da-ke,WANG Yu-jie.Problem of Parameter Estimation Precision Existing in Linearization Model of Nonlinear Regression[J].Journal of Tianjin University of Science & Technology,2007,22(2):68-71. |
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| Authors: | ZHANG Da-ke WANG Yu-jie |
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| Abstract: | According to the theory of Least-Square estimation, we analyze the problem of parameter estimation precision existing in linearization model of nonlinear regression. Variances of random errors in the linearization model are corrected by transformation of variable. A new model of parameter estimation is established. The new model satisfies the Gauss-Markov hypothesis, and possesses good qualities of Least-Square estimation. |
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| Keywords: | linearization model of nonlinear regression Least-Square estimation Gauss-Markov hypothesis parameter estimation precision correction to variances |
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