随机加权相关论文
<正>1 引言与主要结论设X_1,…,X_n是R~1上i.i.d的随机样本,未知期望为μ.记分别为样本均值和方差,统计上要对μ做区间估计或假设......
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比例的危险建模的艇长是在幸存时间数据的分析的最使用的统计模型。最近，一个随机的 weighting 方法被建议接近为在艇长模型的回归......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式微波传感器,由于其具有全天时、全天候、高分辨率的特点,已被广泛应用于......
利用H?lder不等式和Rosenthal不等式,在积分条件下给出次线性期望空间下随机加权ND(negatively dependent)序列的部分和的完全积分......
传统光谱成像体制中,采集时间与信噪比总是难以兼得,同时高分辨率带来的海量数据给数据储存和传输带来了巨大挑战.针对该问题,本文......
针对非线性方法对有限断层破裂时空过程反演中存在的不唯一性问题，应用随机加权方法对反演结果进行误差估计．通过数值模型计算，定量揭......
Tobit回归模型在计量经济学研究中受到广泛地关注.本文对Tobit回归模型的参数估计、假设检验和变量选择等问题进行了文献综述.其次......
删失回归模型是计量经济学中具有广泛应用的一类模型.1984年,Powell提出了回归系数的最小绝对偏差(LAD)估计,引起了统计学界的极大......
本文主要考虑异方差部分线性回归模型中的半参数广义最小二乘估计SGLSE,You and Chen,(2000)已经证明了该SGLSE的渐近正态性,并且......
随机加权方法,也称之为Bayesian bootstrap,它有别于Bootstrap方法.在第一章中,我们介绍了Randomization Tests,Jackknife和Bootst......
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......
长久以来中位数回归模型得到了许多研究者的注意. 但是，在许多情况下,回归因变量并不能被完全观测到，其中一种重要情形就是因变量被......
二维指数信号模型在统计信号处理和纹理分类中有广泛应用。本文借助回归模型中随机加权逼近的构造方法，给出了二维指数信号模型中参......
删失回归模型，又称为Tobit模型，是一种响应变量受非负限制的模型，删失回归模型是一种非常重要的模型，在计量经济学中有许多的应用，本文......
近年来,自然界中的极端事件时有发生.例如,2004年的印度洋海啸,2005年的Katrina飓风,2008年的汶川大地震,2010年的海地地震,2010年......
准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要.针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于......
假定F是一个由函数组成的集合.在这篇文章中，我们研究了指标集F上2阶的随机加权U-过程的条件弱收敛性质，导出了U-过程的随机加权逼近......
Rao and Zhao(1992)提出了一种用随机加权的方法去逼近线性回归模型中M-估计的渐近分布.之前,Fang and Zhao(2002)把这种方法推广......
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......
在随机误差为强平稳α－混合情形，用随机加权的方法，得到线性模型参数Ｍ－的估计的弱表示和渐近分布，还讨论了线性假设Ｈ０：Ｈβ－γ的检验问题。......
利用Fourier分析方法已及概率论中的对称化和Caussian化方法,证明了带有随机加权项的平方序列的平均遍历定理.......
本文研究了未知分布的逼近问题，利用随机加权法，给出了有Edgeworth展式的一类（未知）分布的模拟分布，证明了在一定条件下，模拟分布与未知......
在小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。获取验前分布必须利用各种验前信息,而这些信息是在不同实验条件下得到的,......
Raoand Zhao(1992)提出了一种用随机加权的方法去逼近线性回归模型中M-估计的渐近分布。之前，Fang and zhao(2002)把这种方法推广到......
在线性模型中M-方法可以用于线性假设检验，其中M检验、Wald检验和Rao的计分型检验是最常用的检验准则．但是在计算这些检验的临界值时......
针对粒子滤波算法存在的粒子退化现象和重要性密度函数难以选取等问题,在研究交互式多模型滤波算法的基础上,设计一种基于随机加权......
在小子样条件下，通过随机加权重采样技术，获得兴趣变量的分布函数，将其作为先验信息与当前样本信息相结合，然后通过贝叶斯方法对可靠性......
对一种均模型研究了其均值误差分布的逼近问题，得到了比正态分布逼近精度更高的模拟分布。......
对样本均值的误差分布，用随机加权法给出了精度为Ｏ（√ｌｎｌｎｎ／ｎ）的逼近分布。...
设（Ｘｎ（ｗ），ｎ≥１）是在Ｅ＝（０，１）中取值的随机变量序列，（ａｎ（ｗ）ｎ≥１）是一列随机变量，利用区间剖分法给出了序列（ａｎ（ｗ），Ｘｎ（ｗ），ｎ≥１）的一类用不等式表示的极限定理，它是强大数定理的推广。......
针对飞机少数装备分布无法确定的情况，文章采用随机加权法，对其可刚度进行评定，当装备出现零失效的情况时，利用随机加权法对其MTBF进行......
给出线性测量误差模型中随机加权复合分位数估计,用随机加权方法逼近复合分位数回归的分布,并证明这种逼近是以概率1渐近有效地。......
针对空间相关信号源使得阵列的协方差矩阵的有效秩降低的问题,引入随机加权子阵,打破了信号的相关性,得到一种新相关信源的信号子......
本文考虑了标准化的多参数Ｍ估计之误差分布的随机加权逼近，得到的逼近精度为ｏ（ｎ￣（－１／２）），从而我们推广了［１］和［２］的结果。......
针对非线性方法对有限断层破裂时空过程反演中存在的不唯一性问题，应用随机加权方法对反演结果进行误差估计。通过数值模型计算，定量......
文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法。该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性......
本文研究了ｍ相依样本均值的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ及随机加权逼近问题，讨论了有关收敛速度。......
考虑多元线性模型，用随机加权的办法得到最小距离估计（least distances estimate，LDE）的渐近分布的近似，指出可以用给定样本下随机加权......
研究了二参数Weibull分布下可靠性指标验证的SPOT方法,鉴于少量的历史数据,采用随机加权法对Weibull分布的形状参数和待检验指标的......
研究了一种均值误差分布的逼近问题，运用随机加权法给出了比正态逼近精度高的模拟分布。......
岩体力学参数在进行Bayes法统计时必须利用先验分布,但经常出现先验信息少而不能确定先验分布的情况.为了解决小样本条件下先验分......
基于信息论中最大熵的概念，并结合随机加权法的特点，研究了Bayes统计分析方法中先验分布的获取问题，尽量避免受到主观因素影响的先验......
针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的特点，在总体参数：分布形式未知的情况下，根据已有的先验信息，提出了通过随机加权法......
