安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2007A012)

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混合系数线性模型参数的一类有偏估计
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2013年第2期20-24,共5页张华伟 
安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(KJ2007A012)资助
在连续测量数据的情况下,针对模型的复共线性,本文给出了混合系数线性模型参数的一类有偏估计,称之为s-K-B估计。在一定条件下证明了这类估计分别优于岭估计,Stein估计,s-K估计以及最小二乘估计。
关键词：混合系数 线性模型 岭估计 STEIN估计 s-K估计 s-K-B估计 
生长曲线模型的几乎无偏岭估计被引量：1
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2011年第4期26-29,共4页钱文英 王晶晶 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2007A012)资助
本文用几乎无偏岭估计来估计生长曲线模型中的回归系数,表明了在均方误差意义下,几乎无偏岭估计优于岭估计,并通过实例验证了该结果。
关键词：生长曲线模型 最小二乘估计 几乎无偏岭估计 均方误差 
混合系数线性模型参数的一种新估计及相对效率
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2011年第4期30-34,共5页许莹 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2007A012)资助
在连续测量数据的情况下,给出了固定系数а和随机系数b的一种新估计,并引入了一般广义岭估计的概念且证明了其优良性。提出了关于这种新估计的三种相对效率,并给出了它们的上界或下界。
关键词：一般广义岭估计 固定系数 随机系数 相对效率 
具附加信息的回归模型中混合估计与最小二乘估计的相对效率
《数学学习与研究》2011年第17期85-85,87,共2页许莹 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2007A012)
本文讨论线性回归模型中,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题,给出了一种新相对效率,并利用矩阵的相关性质和运算导出了其上下界.
关键词：附加信息 混合估计 最小二乘估计 相对效率 
线性混合模型中方差分量的估计的改进
《巢湖学院学报》2011年第3期8-12,27,共6页吴瑛 郭大伟 
安徽省高校自然科学研究重点项目(项目编号:KJ2007A012)
线性混合模型是一类有着广泛应用的统计模型,对其中的方差分量,常使用方差分析法来估计。本文研究了在一种特殊情况下,含三个方差分量的线性混合随机效应模型的ANOVA估计,讨论了在何种条件下此估计在均方损失下一致优于ANOVA估计。由于...
关键词：线性混合随机效应模型 ANOVA估计 非负估计 
B值行独立随机元阵列的矩完全收敛性
《数学杂志》2011年第3期457-462,共6页郭明乐 李茜 
国家自然科学青年科学基金项目(10901003);安徽省高校省级自然科学重点项目(KJ2007A012)
本文研究了B值行独立的随机元阵列的矩完全收敛性.利用B值行独立的随机元阵列的概率不等式,在随机元阵列随机有界于某非负随机变量的条件下,获得了B值行独立的随机元阵列的矩完全收敛性的一些充分条件,并完善了Chow关于实值独立同分布...
关键词：B值随机元阵列 矩完全收敛性 p型Banach空间 独立 
L(γ)族卷积的封闭性
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2011年第1期1-3,共3页刘晓 王翠莲 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2007A012);安徽师范大学青年基金项目(2009xqnzcl15);安徽师范大学青年基金项目(2009xqn57)资助
主要对L(γ)族卷积分布的封闭性问题作了探讨,得出了在一定的条件下,如果两个分布都属于L(γ)族,那么它们卷积分布也属于L(γ)族,从而得出任何一个L(γ)族分布的n重卷积也属于L(γ)族。
关键词：卷积 分布 封闭性 
运用因子分析评估教学质量
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2011年第1期90-92,96,共4页吴勋 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2007A012)资助
文章通过教师所授学科成绩进行SPSS软件的因子分析,给出各位任课教师在考试前一段时间内的教学质量评估。此方法比单纯用数学期望和方差分析更有说服力,此操作简单。
关键词：因子分析 试卷分析 教学质量评估 
线性模型中回归系数广义岭估计的相对效率被引量：1
《高师理科学刊》2011年第3期30-32,共3页魏影 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2007A012)
对于Gauss-Markov模型,给出了回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的几种相对效率的上、下界,并讨论了它们之间的相互关系.
关键词：线性回归模型 最小二乘估计 广义岭估计 相对效率 
因子得分的岭估计及其相对效率
《淮北煤炭师范学院学报（自然科学版）》2010年第4期15-17,共3页陈洪 徐天保 
安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2007A012)
文章对正交因子分析模型中Bartlett因子得分估计的不足做了改进,损失其无偏性,减小估计的均方误差.并给出了改进后的估计与原估计的相对效率的上界。
关键词：因子分析模型 岭估计 因子得分估计 相对效率 
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