安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2012A135)

作品数：4被引量：17H指数：1
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相关期刊：《吉林大学学报（理学版）》《数学物理学报（A辑）》更多>>
相关主题：STEIN估计岭估计线性模型参数S-最小二乘估计更多>>
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正态-逆Gamma先验下线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的改进被引量：1
《吉林大学学报（理学版）》2014年第2期251-255,共5页许凯 何道江 
国家自然科学基金(批准号:11201005);全国统计科学研究计划重点项目(批准号:2013LZ17);安徽省自然科学基金(批准号:1308085QA13);安徽省高校自然科学研究重点项目(批准号:KJ2012A135)
在正态-逆Gamma先验下,研究线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的优良性,改进了已有的结果,去掉了附加条件.在Pitman准则下,证明回归系数的Bayes估计优于最小二乘估计(LSE),并讨论误差方差的Bayes估计在均方误差准则下相对于LSE的...
关键词：BAYES估计 最小二乘估计 BAYES PITMAN准则 均方误差准则 
线性模型参数一类新的s-K估计被引量：1
《吉林大学学报（理学版）》2014年第1期45-50,共6页吴燕 何道江 
国家自然科学基金(批准号:11201005);安徽省自然科学基金(批准号:1308085QA13);安徽省高校自然科学研究重点项目(批准号:KJ2012A135);安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(批准号:2012SQRL028ZD)
基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计——改进s-K估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件.
关键词：最小二乘估计 岭估计 STEIN估计 s-K估计 改进的s-K估计 
混合系数线性模型参数的一类新估计被引量：15
《数学物理学报（A辑）》2013年第4期702-708,共7页许莹 何道江 
国家自然科学基金(11201005;11271020);安徽省高校自然科学研究基金重点项目(KJ2012A135);安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(2012SQRL028ZD)资助
在连续测量数据的情况下,针对模型的复共线性,该文给出了混合系数线性模型参数的一类新的有偏估计,称之为s-K估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计、Stein估计以及岭估计.
关键词：混合系数 线性模型 s-K估计 STEIN估计 岭估计 
多层线性模型用于教育消费影响因素差异研究被引量：1
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2013年第2期32-35,43,共5页斯义谱 周玲 
安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2012A135);安徽师范大学本科生优秀毕业论文培育项目(pyjh2011061)课题资助
在社会科学研究中,调查得来的数据往往具有层次结构的特点,而多层线性模型能够同时考虑到不同水平的变异,这不仅在模型的假设上与实际情况更加吻合,更重要的是由这种方法得到的结果能更合理、正确地揭示事物之间的真实关系。本文运用多...
关键词：多层线性模型 教育消费 跨地区差异 
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