重庆大学数理学院统计研究所
- 作品数：12 被引量：29H指数：3
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- 线性回归模型中AUL估计与OLS估计及AURR估计的均方误差阵比较
- 本文在均方误差阵意义下比较了AUL估计与OLS估计,AUL估计与AURR估计,得出了AUL估计优于OLS估计的充要条件,AUL估计优于AURR估计的充要条件及AURR估计优于AUL估计的充要条件。
- 刘彬杨虎
- 文献传递
- 椭球约束下线性模型的强影响分析被引量：7
- 2007年
- 本文讨论了椭球约束下的数据删除模型和均值漂移模型,得到了两个模型的诊断统计量之间的等价关系,并针对数据删除模型给出了删除前后估计量之间的关系及帽子矩阵的关系,最后给出了此类约束下的影响函数,并通过实例分析了本文的诊断方法。
- 杨莲杨虎
- 关键词：椭球约束影响函数
- 重庆市人口分布模型与特征分析被引量：11
- 2003年
- 本文先用聚类分析对重庆市的人口进行了分类 ,并对每一类数据进行了分析 ,通过建立模型对重庆市第三次、第四次、第五次人口普查数据揭示的人口分布进行了定量研究。我们的研究表明重庆市的人口基本符合负指数分布 。
- 张洪阳杨虎
- 关键词：聚类
- 生长曲线模型下的统一有偏估计被引量：2
- 2008年
- 生长曲线模型有很重要的实际应用背景,针对该模型存在的复共线性问题,本文将统一有偏估计推广到生长曲线模型下,提出多元统一有偏估计。并讨论了它的可容许性,找到了它一致优于最小二乘估计的椭球范围。同样,在实际应用中还会经常遇到带约束的生长曲线模型,针对此时存在着的复共线性问题作了类似的研究,提出了约束多元统一有偏估计。
- 郑彭丹杨虎
- 广义岭型估计岭参数的确定方法被引量：7
- 2007年
- 在线性回归模型的理论研究中,参数的点估计是一个重要的研究方向。针对设计矩阵的近似复共线性,考虑回归系数的椭球约束,推广了广义岭型估计在均方误差阵意义下优于广义最小二乘估计的有关结论;针对广义岭型估计是一种自适应非线性估计,提出了采用线性Minimax估计和平衡损失函数确定广义岭型估计岭参数的具体方法,并应用R软件作了算例分析和比较。
- 严羿鹏杨虎
- 关键词：椭球约束MINIMAX估计平衡损失函数
- 基于岭型组合主成分估计的影响函数
- 徐文莉和林举干提出了岭型组合主成分估计(RCPCE)，它不仅改善了X'X的特征根接近于0的程度而且几乎删除了X的列向量间存在的多重共线性关系，同时体现了对特征根大于1的部分不做过多的压缩的思想并证明了该估计的优良性质.本...
- 许海霞杨虎
- 关键词：影响函数多重共线性
- 文献传递
- 关于James-Stein估计的小样本性质被引量：2
- 2006年
- 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.
- 马铁丰杨虎
- 关键词：岭估计PITMAN准则
- 基于岭型组合主成分估计的影响函数
- 本文从岭型组合主成分估计出发,讨论与其有关的影响分析,并通过具体的实例比较了两种影响度量。
- 许海霞杨虎
- 关键词：影响函数
- 文献传递
- 范数类Kantorovich不等式的新结果
- 2007年
- 本文给出了与文献中相一致的谱范数类和欧氏范数类Kantorovich不等式的结果,从而很好解决了范数类Kantorovich不等式上界问题,本文同时给出了商迹类Kantorovich不等式的另一种形式.
- 马铁丰杨虎
- 关键词：相对效率谱范数
- 线性回归模型中AUL估计与OLS估计及AURR估计的均方误差阵比较
- 本文在均方误差阵意义下比较了AUL估计与OLS估计,AUL估计与AURR估计,得出了AUL估计优于OLS估计的充要条件,AUL,估计优于AURR估计的充要条件及AURR估计优于AUL估计的充要条件.
- 刘彬杨虎
- 文献传递
