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TSVD正则化解法的单位权方差无偏估计
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武汉大学学报(信息科学版) 2020年 第4期45卷 626-632页
作者: 嵇昆浦 沈云中 同济大学测绘与地理信息学院 上海200092
截断奇异值(truncated singular value decomposition,TSVD)法通过截掉病态观测方程系数矩阵的小奇异值来改善模型的病态性,提高参数估值的稳定性和精度。然而,截除小奇异值后,改变了观测方程的结构,不仅参数估值有,残差估值也是有... 详细信息
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无偏估计、价格发现与期货市场效率——期货与现货价格关系
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系统工程理论与实践 2008年 第8期28卷 2-11,37页
作者: 陈蓉 郑振龙 厦门大学金融系 厦门361005
对期货价格和现货价格关系中长期存在的理论和实证研究误区进行了分析与澄清,从理论上证明了在一般情况下期货价格不是未来现货价格的预期,更不能以此作为期货市场效率的检验标准.提出期货市场的价格发现功能应界定为对同期现货价... 详细信息
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一种基于LMS的振动信号相位差自适应无偏估计方法及应用
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振动与冲击 2016年 第10期35卷 55-59页
作者: 杨辉跃 涂亚庆 张海涛 李明 后勤工程学院信息工程系 重庆401311
针对振动信号相位差估计问题,提出了一种基于LMS的自适应无偏估计方法。该方法通过一路信号与其正交的三角运算来配准另一路信号,相位差的正切值等于两个配准系数之比;根据均方误差最小原则对配准系数进行迭代更新,从而实现相位差自适... 详细信息
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基于混合Gamma分布单个观测的可靠性函数无偏估计
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武汉大学学报(理学版) 2020年 第3期66卷 205-214页
作者: 王博锐 刘禄勤 武汉大学数学与统计学院 湖北武汉430072
针对小样本甚至单样本情况下的疲劳寿命分布特征研究,给出了混合Gamma分布的概率密度函数可定义的充要条件,基于混合Gamma分布的单个观测值,得到了Gamma分布的可靠性函数的两个无偏估计,并讨论了所得无偏估计的适当性,最后进行了数值模... 详细信息
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病态模型改进正则化解的单位权中误差无偏估计
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大地测量与地球动力学 2020年 第4期40卷 411-416页
作者: 毛云蕾 邹时林 吴星 东华理工大学长江学院应用工程系 江西省抚州市344000 东华理工大学测绘工程学院 南昌市330013 东华理工大学勘察设计院抚州分院 江西省抚州市344000
正则化法通过引入正则化参数对奇异值加以修正,从而改善法矩阵的病态性,然而其不加区别地对所有奇异值进行修正显然是不合理的。本文比较正则化解均方误差和最小二乘解方差的迹谱分解展开式,分析因修正奇异值导致解的均方误差变化与奇... 详细信息
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采用距离无偏估计的加权最小二乘定位算法
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信号处理 2016年 第12期32卷 1463-1467页
作者: 李朝海 汪子峰 李会勇 张伟 电子科技大学电子工程学院 四川成都611731
随着Wi Fi网络的广泛覆盖,基于接收信号强度的定位技术成为研究热点。针对已有基于接收信号强度定位算法定位性能不高的实际问题,提出一种基于距离无偏估计的加权最小二乘定位算法。该方法首先利用接收信号强度观测模型计算得到信号源... 详细信息
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附有等式约束病态模型正则化解的单位权中误差无偏估计
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大地测量与地球动力学 2019年 第9期39卷 960-965页
作者: 嵇昆浦 王瑾芳 同济大学测绘与地理信息学院
利用平差参数间合理的等式约束虽能提升病态模型解的精度,但其本质仍是通过引入正则化参数来改善模型的病态性,由于改变了观测方程的结构,所得的估值残差及单位权中误差均有。针对这一不足,在病态模型正则化解的单位权方差估计式... 详细信息
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部分线性模型中的几类广义差分无偏估计研究
部分线性模型中的几类广义差分无偏估计研究
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作者: 叶义琴 贵州民族大学
学位级别:硕士
部分线性模型是一类重要的半参数统计模型。关于部分线性模型线性部分参数向量的估计,常见的方法是运用差分法将部分线性模型转换成线性模型的形式,再运用最小二乘方法得到差分最小二乘估计。针对带相依误差的部分线性模型,本文考虑模... 详细信息
来源: 同方学位论文库 同方学位论文库 评论
PC准则下线性无偏估计的比较
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重庆理工大学学报(自然科学) 2019年 第4期33卷 216-218页
作者: 李勇 邬吉波 重庆文理学院 重庆402160
针对正态分布下线性无偏估计在PITMAN准则下的比较问题,提出了一种较简单的比较方法,解决了法在PITMAN准则下比较线性无偏估计的问题。将线性无偏估计在PITMAN准则下的优良性转换为比较线性无偏估计在均方误差下的优良性。该方法也可... 详细信息
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泊松统计的无偏估计(英文)
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高能物理与核物理 2007年 第7期31卷 660-663页
作者: 刘烨 高原宁 清华大学物理系 清华大学工程物理系
当泊松分布的平均值依赖于被估参数时,从单次实验结果给出的关于参数的最大似然估计一般是统计学意义上有的.借助矩的表达形式,提出了一种关于被估参数的无偏估计方法.
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