何道江
- 作品数：24 被引量：42H指数：4
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- 相关领域：理学经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 正态-逆Wishart先验下多元线性模型中经验Bayes估计的优良性被引量：2
- 2014年
- 在正态-逆Wishart先验下研究了多元线性模型中参数的经验Bayes估计及其优良性问题.当先验分布中含有未知参数时,构造了回归系数矩阵和误差方差矩阵的经验Bayes估计,并在Bayes均方误差(简称BMSE)准则和Bayes均方误差阵(简称BMSEM)准则下,证明了经验Bayes估计优于最小二乘估计.最后,进行了Monte Carlo模拟研究,进一步验证了理论结果.
- 许凯何道江徐兴忠
- 关键词：最小二乘估计
- 不等式约束下线性模型中回归系数的所有可容许估计被引量：2
- 2006年
- 对于线性模型Y=Xβ＋ε，ε～N（0，V），V〉0已知，给出了在不等式约束RXβ≥0下β的线性估计在二次损失下及一切估计类中为可容许的充要条件．
- 何道江郭大伟
- 关键词：不等式约束线性估计可容许
- 线性模型参数一类新的s-K估计被引量：1
- 2014年
- 基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K估计——改进s-K估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件.
- 吴燕何道江
- 关键词：最小二乘估计岭估计STEIN估计
- 概率统计实验课初探被引量：4
- 2007年
- 讨论了开设概率统计实验课的一些方略,并给出了一些有用的范例.
- 郭大伟祝东进丁万鼎张金洪朱连燕郭明乐胡兰英申广君何道江
- 关键词：随机数
- 有缺失数据的条件独立正态母体中参数的最优同变估计
- 2016年
- 在缺失数据机制是可忽略的假设下,导出了有单调缺失数据的条件独立正态模型中协方差阵和精度阵的Cholesky分解的最大似然估计和无偏估计.通过引入一类特殊的变换群并在更广义的损失下,获得了其最优同变估计.这表明最大似然估计和无偏估计是非容许的.最后,通过数值模拟验证了相关结果的有效性.
- 许凯何道江
- 关键词：CHOLESKY分解同变估计
- 关于数理统计中若干基本概念的理解
- 2010年
- 正确认识和理解基本概念是学好数理统计的前提和基础.探讨了对总体与统计推断、偏度与峰度以及充分统计量等基本概念的认识与理解,以期对学习数理统计能起到一定的指导作用.
- 何道江
- 关键词：统计总体统计推断偏度峰度充分统计量
- 混合系数线性模型参数的一类新估计被引量：15
- 2013年
- 在连续测量数据的情况下,针对模型的复共线性,该文给出了混合系数线性模型参数的一类新的有偏估计,称之为s-K估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计、Stein估计以及岭估计.
- 许莹何道江
- 关键词：STEIN估计岭估计
- 具有一般协方差结构的增长曲线模型的reference先验(英文)
- 2014年
- Reference分析最早由Bernardo(1979)提出的,Berger和Bernardo(1992a)做了进一步的发展.而Berger等(2001)提出了一个获得精确reference先验的方法,它已经成为获取无信息先验的最成功的方法之一.本文基于Berger等(2001)所提出的的算法,研究了具有一般协方差结构的增长曲线模型的reference先验.同时,给出了相应结果的一些应用.
- 何道江许凯
- 关键词：线性混合模型组内相关系数
- 正态-逆Gamma先验下线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的改进被引量：1
- 2014年
- 在正态-逆Gamma先验下,研究线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的优良性,改进了已有的结果,去掉了附加条件.在Pitman准则下,证明回归系数的Bayes估计优于最小二乘估计(LSE),并讨论误差方差的Bayes估计在均方误差准则下相对于LSE的优良性.最后进行Monte Carlo模拟研究,进一步验证了理论结果.
- 许凯何道江
- 关键词：BAYES估计最小二乘估计BAYESPITMAN准则
- 不等式约束下多元线性模型中线性估计的可容许性被引量：1
- 2007年
- 研究多元线性模型在不等式约束下齐次线性估计和非齐次线性估计的可容许性,刻画了二者之间的关系,得到了齐次线性估计(非齐次线性估计)在齐次线性估计类(非齐次线性估计类)中是可容许的充要条件.
- 何道江郭大伟
- 关键词：多元线性模型不等式约束线性估计可容许性
