m估计相关论文
本文主要研究了广义部分线性模型（GPLM）的估计问题.运用Sieve估计方法,选用B样条函数构造Sieve空间来逼近参数空间,给出模型稳健的M......
模型选择是统计学重要的研究方向之一,并在计量经济学,金融学等领域有着重要的应用.为了避免模型选择过程的不确定性,以及存在选择......
针对三轴磁传感器采样过程中出现的异常值对磁传感器误差补偿产生影响的问题,提出了一种M估计补充策略下的三轴磁传感器鲁棒补偿算......
码分多址是第三代和第四代通信系统的关键技术之一,但当用户数量增多或者信号功率变大时,多址干扰(MAI)严重降低了系统性能,限制系......
随着全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的快速发展,卫星导航技术的研究有了长足的进步,已被广泛应用于......
变量选择可以帮助我们从大量的数据中提取出有价值的信息,提高模型的预测精度.如何高效地从众多的协变量中选出对因变量有重要作用......
线性调频信号是一类采用脉冲压缩技术产生的非平稳信号,具有大的时宽带宽积和低载获概率的特性,在雷达、通信、生物医学、地震勘测......
自从Nelder和Wedderbum在1972年提出广义线性模型(GLMs)后,这个模型在统计学中起了很大作用.本文主要研究的广义线性模型为yi=h(xi......
我国是世界上最大的钢铁生产和消费国,也是钢铁投资最集中的地区。高炉炼铁作为目前世界上最主要的炼铁方法,炼铁工艺的改进和炼铁......
自适应信号处理已经广泛应用于系统辨识、回声消除、主动噪声控制以及波束形成等领域。然而,经典的自适应滤波算法如最小均方(LMS)......
本文分别开发出了基于贝叶斯最大后验估计、互信息、M 估计、模糊集合理论的由数字图像确定位移场的新方法。并使用基于贝叶斯最大......
从空巢老人微观主体出发,基于2019年贫困地区(河南省T县)的调研数据,以Anderson行为模型为指导,构建了空巢老人养老意愿的影响因素......
期刊
序集抽样方法是上世纪50年代McIntyre在寻求能较好估计牧场草的产量时提出来的.它是假定在一个无穷总体中，对每一个体进行准确测量......
纵向数据分析是近年来统计学研究的热点课题之—，广泛应用于医药和社会科学研究中.Diggleet.al(2002)系统研究了纵向数据的统计分析......
变点检测是近年来统计学研究的课题之一，很多学者对变点检测的研究做出了不少成果。本文主要考虑当模型中存在异常点或者强影响点时......
线性回归模型是应用十分广泛的一类模型，估计回归系数的经典方法是最小二乘法(OLS)。然而，最小二乘法很容易受到异常点的影响，是不稳......
考虑以下非线性模型
yi=f(xi,θ)+ei,i=1,2,…,n其中θ为—P维未知参数，xi为q维已知向量，f为已知函数，ei为不可观测的随机误差，yi......
研究了随机误差为NOD序列的线性模型中回归参数β0的M估计,在较弱的矩条件下证明了回归参数M估计的强相合性,推广和改进了陈和赵(1......
用随机加权法给出了半参数回归模型中参数的随机加权M估计,在一般的条件下证明了用随机加权统计量的分布逼近原估计量误差的分布的......
在一些较弱的充分条件下,本文研究了误差为随机适应序列下,线性模型回归参数M估计的强相合性.与文献中已有结果比较,扩大了应用范......
考虑多元线性回归模型中回归系数的稳健估计问题,将组内数据球化后,视误差向量分布为各分量独立且具有相同刻度和自由度的t分布,通......
本文研究线性模型中回归参数M估计的强相合性,给出一些较弱的充分条件.与陈希孺和赵林城的专著[1]中相应的结论比较,这里给出的条......
研究了(~p)混合样本线性模型中回归参数M估计的强相合性, 在较弱的矩条件下, 获得了M估计是强相合的充分条件, 实质性地改进和推广......
建立了随机误差为NA的线性模型中回归参数β0的M估计的强相合性的充分条件.特别重要的是随机误差的矩条件只需要满足E|ψ+(e2)|t,t......
在线性模型中,M估计的渐近分布通常都涉及到不易估计的未知误差分布的某些量,如果要估计渐近方差,就需对这些冗余参数进行估计.利......
序集抽样是一种适用于准确测量花费太高而排序费用可以忽略不记时的一种抽样方法.讨论了序集抽样下的对于一般分布族M估计的相合性......
基于国际标准ISO/TS 16610-22中提出的样条滤波理论,针对磨损表面形貌数据量庞大导致滤波方程求解时间长的问题,提出了一种基于追......
为了改善电离层频率预报准确性低、短波通信连通率差以及工程中观测野值对预报精度影响严重等问题,提出一种基于稳健卡尔曼滤波的......
分析了常用飞行姿态估计方法在微小型飞行器上应用的局限性，针对基于微机电系统（MEMS）惯性器件的姿态测量方案，构建了以MEMS陀螺仪姿态......
利用遗传规划和遗传算法相结合的方法可以确立发酵过程模型的结构和参数得出简明直观的模型表达形式。利用已有的关于发酵过程的机......
本文目的是介绍稳健回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过两个实例并基......
研究了自仿射投影算法的收敛性能，并针对其抗突出值干扰能力不强的缺点，将稳健估计中的M估计应用于该算法，提出了一种基于M估计的改进......
研究非齐次线性模型M估计的强相舍性．通过分析模型的统计性质，在比相关文献更弱的条件下，证明了非齐次线性模型M估计强相合的充分条件......
极限学习机(ELM)是一种单隐层前馈神经网络(single-hidden layer feedforward neural networks,SLFNs),它相较于传统神经网络算法......
本文给出了M估计存在的条件,并从分析上给予了证明,从统计的角度解释了这些条件的统计意义.......
介绍了纵向数据非线性混合效应模型,将有界函数Huber函数引入该模型的对数似然函数,得到模型参数的稳健估计（M估计）,并探讨了基于M估......
本文基于稳键滤波的 M估计技术 ,提出了一种全新的、对大型旋转机械的表面参数测量中出现的异常值的处理方法 ,并给出了数学模型和......
考虑非线性回归模型yi=f（xi,θ）＋ei,i=1,2,…,n,这里ei为未知的随机误差,当{ei}为PQD序列时,运用PQD序列的极限性质,研究了未知参数θ......
Ovum估计5G服务将于2021年左右在拉丁美洲各地部署,到2021年底该地区的5G用户数将达到430万。据Ovum预测,第一批商用的标准化NSA 5......
摘 要：基于最小二乘方法的线性回归估计方法，是通过最小化误差平方和寻找参数向量最优解，该方法对大的误差点不具稳健性。本文主要针......
研究了P^-混合样本线性模型中的M估计，在较弱的矩条件下，获得了M估计是强相舍估计的充分条件．与相应结论比较，有了较大的实质性改进。......
本文对纵向数据的线性混合模型,用Fisher得分法得到了参数的M估计（稳健估计）,给出了其渐近性质,研究了M估计下异方差的Score检验问题......
在NA误差下讨论了线性回归模型参数M估计的强收敛速度，从而将[1]在独立误差下的线性回归模型参数M估计的强收敛速度推广到NA误差场......
针对测量值误差函数不完全符合正态分布的一类问题,提出一种利用M估计的抗差特性估计未知参数,并利用各传感器不确定度分配权值进......
M估计的目的就是为了实现参数估计的稳健性,为了实现这一目的,一般遵循大误差以小权,小误差以大权,等价权公式可以通过数值模拟经......
研究了ρ混合、φ混合、ψ混合样本线性模型中回归参数M估计的强相合性,在条件不变的情况下,获得与独立情形一样的M估计是强相合的......
针对卫星导航系统在实际测量中存在大量野值的情况,利用M估计计算各系统污染分布统计特性,应用不确定度评定分配权值并进行融合。......
GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。文中基于机动载体的当前统计模型,设计了一种适合GPS动态定位的......
