两参数估计相关论文
Logistic回归模型是一种有效的处理分类数据的方法,在很多领域诸如经济学、工程技术类医学、医学、生物学、犯罪心理学都有广泛的......
在经典线性模型中,由于Stein现象的存在,使得参数的最小二乘估计不再被作为一个良好的估计,对最小二乘估计的改进无论是理论还是应......
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......
本文讨论带等式约束的线性模型，随机误差向量服从多元正态分布，当附加的约束条件不确定时，提出了基于W检验，LR检验和LM检验的预检验两......
针对半变系数模型中存在的复共线性问题,在轮廓最小二乘法的基础上提出了该模型的两参数估计,在均方误差阵准则下给出了该模型的两......
针对线性测量误差模型中解释变量存在复共线性问题,提出线性测量误差模型中的一类两参数估计,该估计是最小二乘估计、Liu估计和岭......
线性模型是数理统计学中的重要模型，许多研究学者对其作了大量研究。它是几类统计模型的总称，在现代统计学中应用非常广泛。在研究线......
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法。为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数......
线性模型是现代统计学中的一个重要分支,在生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业等领域的许多问题都可以用线性模型来......
线性回归模型中参数估计的研究一直都是统计学中比较热门的部分.而在以往的研究中,最主要的方法就是最小二乘估计.但随着最小二乘......
广义线性模型是一种应用相当广泛的统计模型,对回归模型在统计学中的应用产生了深远影响。广义线性模型具有很多经典线性回归模型......
基于最小二乘估计在复共线性存在时的不足,提出线性模型参数估计的一种新方法——新的两参数估计.首先,给出该估计的若干条基本性......
文章在均方误差意义下,分别比较了几乎无偏两参数估计与最小二乘估计、两参数估计,并给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、......
文章提出了线性模型参数的几乎无偏两参数估计，并在均方误差矩阵准则下，给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计......
