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相似文献
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1.
一元线性模型回归系数的一种广义估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用广义估计β(K)=[X′X)^-1-QKQ′(X′X)^-2]X′y估计一元线性模型中的回归系数β,通过K值的选取,可使β(K)的均方误差MSE小于β的LS(最小二乘)估计β*的MSE。  相似文献   

2.
在线性回归模型Y=Xβ+ε;E(ε)=0;cov=σ2Σ;Σ>0下给出了有偏估计β*(K,d)=(XTΣ-1X+K)-1(XTΣ-1Y+dβ*),其中K>0,d>0为参数,β*表示线性回归模型的广义最小二乘估计,讨论了这种有偏估计的优良性质,得出了主要结论.  相似文献   

3.
考察一般Gauss-Markov模型中未知参数向量β的岭估计的优良性质,在文献[1]提出的估计(~β)相对于估计(^β)的(相对)效率e((~β)|(^β))下,进一步讨论了最小二乘估计(LSE)相对于岭估计的效率下界,得到更好的结果.证明了:当X呈病态时,采用些估计以损失无偏性来换取更小的均方误差是可取的.  相似文献   

4.
对任意矩阵X,X(X′X)-X′与广义逆(X′X)-的选取无关,且有X=X(X′X)-X′X,X′=X′X(X′X)-X′.本文拓展了上述结果,证明了对任意正定阵V,X(X′V-1X)-X′V-1与广义逆(X′V-1X)-的选取无关,并有X=X(X′V-1X)-X′V-1X,X′=X′V-1X(X′V-1X)-X′.利用上述推广的结果,直接给出了广义线性模型中可估函数c′β的最小二乘估计c′β*的唯一性和无偏性的证明.  相似文献   

5.
对只有一个变点模型:其中ε(t)为模型的随机误差,μ1;μ2,β1,β2,t0为未知参数,讨论了关于变点t0,跳跃度θ(=μ2-μ1)和坡变度λ(=β2-β1)的假设检验和区间估计问题。  相似文献   

6.
设y_1,y_2…,y_n独立同分布,EY_1=β,CovY_1=V,这里βεR~m与V:mxm>0均未知,取损失函数为:L(d,β)=(d-β)′(d-β),估计类ζ={sum from i=1 to nL_ζY_i+b;L_ζ为m阶实常方阵;i=1,2,…n,bεR~m},本文在损失L下给出了非齐次线估计在ζ中是β的容许估计的充要条件。  相似文献   

7.
本文对线性回归模型给出了其参数β的广义岭估计优于LS估计的一个充分条件,从而把文献[1]中,岭估计优于LS估计的充分条件统一起来  相似文献   

8.
设有一批元件,其寿命X服从参数为μ,σ2的对数正态分布,即X-LN(μ,σ2),本基于元件的试验数据,在对该批元件平均寿命作出极大似然无编估计的同时,进一步给出了平均寿命的置信区间估计。  相似文献   

9.
广义岭估计的效率   总被引:3,自引:1,他引:2  
本文讨论了Guass-Markov模型中未知参数的LSE^↑β的改进,引入了一种估计的相对效率,证明了广义岭估计比(狭义)岭估计的效率较高。  相似文献   

10.
关于一类解析函数   总被引:1,自引:0,他引:1  
设C(λ,β)(λ是复数,Reλ≥0,β是实数,β<1)表示单位圆盘E={z:|z|<1}内满足条件Re{f(z)+λzf"(z)}>β(z∈E)的解析函数f(z)=z+∑anzn构成的类,本文导出偏差定理,系数估计,卷积性质,以及类中某些函数部分和的一个性质.  相似文献   

11.
在线性回归模型Y=Xβ+ε;E(ε)=0;cov=σ2Σ;Σ0下给出了有偏估计β*(K,c)=c(XTΣ-1X+K)-1(X TΣ-1 Y+β*),其中K0,c0为参数,β*表示线性回归模型的广义最小二乘估计,讨论了这种有偏估计的优良性质,得出了主要结论。  相似文献   

12.
对给定容量为n的线性指数分布样本X1,X2,…,Xn,在Linex损失函数下,利用共轭先验分布讨论线性指数分布参数θ的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计和极大似然估计.  相似文献   

13.
对于广义Gauss-Markov模型M={Y,Xβσ^2∑}和经过线性变换的模型M↑~={FY,FXβ,σ^2F∑F′},其中X不必列满秩,∑可以奇异,F是任意给定的矩阵,在文献[1]的基础上,给出了变换前后的σ^2的最小范数二次无偏估计在模型M下相等的两个充要条件。  相似文献   

14.
在线性回归模型Y=Xβ+ε;E(ε)=0;cov=σ~2Σ;Σ0下给出了有偏估计β*(K,c)=c(X~TΣ~(-1)X+K)~(-1)(X~TΣ~(-1)Y+β*),其中K0,c0为参数,β*表示线性回归模型的广义最小二乘估计,讨论了这种有偏估计的优良性质,得出了主要结论。  相似文献   

15.
本文针对岭估计和主成分估计的不足,从模型病态的根本原因出发,将模型分解成两个线性回归模型,对参数的两部分分别采用LS估计和岭估计,从而定义了一个新的估计,即主成分—岭估计.通过研究该估计的性质,证明了在均方误差意义下,主成分—岭估计优于岭估计、0-c型岭估计和0-K型广义岭估计,从而为病态线性回归模型系数的估计提供了一种改进的技术途径.1.引言考虑线性回归模型:y=Xβ+e,E(e)=0,Cov(e)=σ2In.(1.1)  相似文献   

16.
《中学教学月刊》1999年第10期《一组三角形不等式的代数本质》一文中,有一个留待探讨的不等式,本文利用<b,m>0)给出其证明.若x,y,zR+,xy+yz+zx=1,则8x2y2z2>(1-x2)(1-y2)(1-z2).证明(1)x>0,y>0,z>0,xy+yz+Zx=1,x,y,z三个数中至多有一个数不小于1(若有两个数不小于1,则与xy+yz+zx=1矛盾).从而原不等式左边>0,右边<0,不等式成立.(2)若0<x<1,0<y<1,0<z<1,由即4ZJ)r>(1一人(1-Z勺.同理可证,勿’xz>(1-X勺(1-X勺,4X’ry>(1-X勺(1-y)三式相乘得4’X、‘X‘…  相似文献   

17.
设y1,y2,…,yn独立同分布,EY1=β,CovY1=V,这里βεR^m与V:mxm〉0均未知,取损失函数为:L(d,β)=(d-β)‘(d-β),估计类ζ=/(n)∑(i=1)L1Yi+b;Li为m阶实常方阵;i=1,2,…,n,bεR^m/本文在损失L下给出了非齐次非齐次线估计在ζ中是β的容许估计的充要条件。  相似文献   

18.
考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xτβ(t),Y=y+ε,X=x+u中的参数β(t)=(β1(t),β2(t),….,βP(t))τ的估计,利用线性模型中的M方法和权函数方法,构造出t=t0处的参数β(t0)的加权M估计量βn(t0),并证明了它具有相合性.  相似文献   

19.
讨论了随机Volterra型非线性积分方程x(t,w)-∫^tK(t,w)f(t,x(t,w))dt=y(t,w)的一种近似解法,并给出了这个近似解的误差估计。  相似文献   

20.
多元线性模型回归系数的有偏估计   总被引:4,自引:0,他引:4  
采用有偏估计B∧(k) =[(X′X) - 1-k(X′X) - 2 ]X′Y估计多元线性模型中的回归系数B ,通过k值的选取 ,可使 β∧(k) =Vec[B∧(k) ]的均方误差MSE小于 β =Vec(B)的LS(最小二乘 )估计β 的MSE .  相似文献   

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