大口径反射面天线在工作过程中,指向精度会受到环境载荷等因素的影响,导致其指向精度偏离,效率变差,因此需要通过天线副面并联调整......

研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘......

进行SBAS技术时,选择的干涉对一般会出现一景影像和其他几景影像干涉的现象,导致构建的线性形变模型病态。在这种情况下,最小二乘......

回归分析是统计学家手中的一件常用的工具,是描述处理数据方法的一门应用学科.因而,无论是从事纯理论研究还是从事应用的统计学家,......

最小二乘估计一直以来都是线性回归问题中应用最为广泛一种估计。然而，当变量间存在复共线性问题时，最小二乘法表现出相当的不稳定，为......

有关线性模型中参数估计的研究一直是统计学中的热点问题，许多学者对其作了大量研究。在线性模型参数估计中，多重共线性(或设计阵病......

近二十年来，统计学家和计量经济学家越来越重视用半参数模型去解决问题，半参数可加模型是半参数模型的一种推广形式，它继承了半参数模......

针对Poisson回归模型中解释变量存在复共线性问题,结合几乎无偏的思想提出了参数的几乎无偏Liu估计,在均方误差准则下,分别与极大......

本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类新的有偏估计-广义Liu估计,并......

针对连续测量数据下混合系数线性模型的复共线性，在Liu估计的基础上提出了一类新的有偏估计，称为s-d-k估计．研究了新估计的相关性质，并......

考虑线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,Cov（ε）=σ2 I,当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计β=（X′X）-1 X′Y的性质变坏,为此给出了有......

本文研究了部分线性变系数模型在参数分量含有随机线性约束和线性部分自变量存在多重共线性时的估计问题。基于Profile最小二乘估......

研究了部分线性可加模型在参数部分附加有随机约束条件且存在多重共线性时的估计问题．文中基于Profile最小二乘方法、混合回归估计......

在统计学中,线性模型是一个简单且被普遍应用的模型,它已经被广泛应用于商业、工业以及经济学等重要领域.在研究线性模型时,我们首......

该文研究了连续测试数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.提出了混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计,研究了参数估计......

首先从多参数岭估计,即广义岭参数入手,给出其谱分解形式。然后就岭估计会使估值偏差增大的问题,在Liu估计的基础上,推导出一种新......

对于线性回归模型y=χβ+e,在共线性时回归向量的最小二乘估计(OLSE)的估计效果比较差。对此,文献中提出了很多有偏估计以改进最小......

作为部分线性模型和可加模型的推广,半参数可加模型在统计建模中应用广泛.考虑这类半参数模型在线性部分自变量存在共线性时的估计......

本文在线性回归模型Y=Xβ＋ε;E（ε）=0,Cov（ε）=σ^2I下,给出了一个新的有偏估计β^k,d=（X＇X＋k I）^-1（X＇Y-dβ＊）,其中k〉0,-∞......

研究了线性模型中LIU估计的影响分析问题,得到了原模型与数据删除、方差扰动及均值漂移模型间——线性回归有偏估计(LIU)估计的关......

Liu估计提出了线性回归模型的一种新的有偏估计：β（d）=（X′X＋I）^-1（X′X＋d）β,其中β=（X′X）^-1 X′Y是最小二乘估计,在此基础上提出了一种适......