岭估计

作品数：386被引量：1079H指数：18
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聚集数据多元线性模型参数的多元聚集广义岭估计的相对效率被引量：3
《数学的实践与认识》2016年第9期149-155,共7页周永正 张金良 
国家自然科学基金(11401273);江西省自然科学基金(20132BAB201017;20122BAB201016);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150905)
对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集广义岭估计的概念,给出了多元聚集广义岭估计相对于最小二乘估计及最佳线性无偏估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.
关键词：聚集数据 多元线性模型 多元聚集广义岭估计 相对效率 
基于岭估计的岭马田系统在复共线性数据中的应用被引量：1
《数学的实践与认识》2016年第4期109-116,共8页陶建波 程龙生 
国家自然科学基金(71271114)
在多变量模式识别领域,变量间经常会存在复共线性,复共线性不仅会影响参数估计的效果,也会使变量的敏感性出现显著异常.马田系统是以马氏距离作为测量尺度的多变量模式识别方法,复共线性会通过马氏距离影响马田系统变量筛选的效果和判...
关键词：复共线性 马氏距离 岭估计 马田系统 
部分线性模型的随机约束岭估计被引量：6
《数学的实践与认识》2014年第13期249-254,共6页魏传华 郭双 王肖南 
国家自然科学基金(11301565);北京高等学校"青年英才计划"项目(YETP1316);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目(14XNH105)
研究了部分线性回归模型附加有随机约束条件时的估计问题.基于Profile最小二乘方法和混合估计方法提出了参数分量随机约束下的Profile混合估计,并研究了其性质.为了克服共线性问题,构造了参数分量的Profile混合岭估计,并给出了估计量的...
关键词：部分线性模型 多重共线性 随机线性约束 Profile最小二乘估计 混合估计 岭回归估计 
聚集数据线性模型参数的改进广义岭估计的相对效率被引量：2
《数学的实践与认识》2012年第21期101-107,共7页周永正 
江西省自然科学基金(20122BAB201016)
对于聚集数据的线性模型,给出了参数的改进广义岭估计,并提出了改进广义岭估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.
关键词：聚集数据 线性模型 改进广义岭估计 相对效率 
岭参数又一确定方法的推广
《数学的实践与认识》2012年第7期250-255,共6页许萍 刘力维 
国家自然科学基金(60874118)
对确定岭参数的方法进行了推广,给出了一种新的逐步改进岭参数κ的方法,这种方法能够通过调整岭参数来进一步减少岭估计的均方误差,并改进了Hoerl和Kennard的结果。
关键词：线性模型 岭估计 最小二乘估计 均方误差 
聚集数据线性模型参数的广义岭估计的相对效率被引量：6
《数学的实践与认识》2009年第23期198-202,共5页周永正 
对于聚集数据的线性模型,给出了参数的广义岭估计的两种相对效率,并得到了两种相对效率的上界.
关键词：聚集数据 线性模型 广义岭估计 相对效率 
关于James-Stein估计的小样本性质
《数学的实践与认识》2006年第10期119-124,共6页马铁丰 杨虎 
首先给出了Jam es-S te in估计优于岭估计的充分条件,随后在P itm an准则下给出了Jam es-S te in估计优于最小二乘估计的简短证明.
关键词：James-Stein估计 岭估计 广义均方误差 PITMAN准则 
岭回归中确定K值方法的推广被引量：3
《数学的实践与认识》2004年第10期135-139,共5页汪明瑾 
江苏省教育厅自然科学研究基金资助 ( 0 2 KJD1 1 0 0 0 2 );江苏工业学院科技基金资助
给出了一种新的逐步改进岭参数 k的方法 .这种方法能够通过调整岭参数来进一步减少岭估计的均方误差 ,并改进了 Hoerl和 Kennard的结果 .
关键词：法能 岭回归 K值 改进 方法 岭估计 均方误差 岭参数 推广 
增加试验数据对岭估计的均方误差的影响
《数学的实践与认识》1997年第2期123-127,共5页林路 
在线性模型中,对于回归系数的岭估计和广义岭估计,本文给出了选择岭参数的条件,在此条件下,岭估计和广义岭估计不仅能改善LS估计,而且增加试验数据时,它们的均方误差都会减少。同时,本文将增加试验数据换成增加附加信息,从而讨论了附加...
关键词：增加试验数据 岭估计 均方误差 线性回归模型 
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