检索结果-南通市图书馆

测绘学报 2019年第5期48卷 555-562页

作者：宋迎春夏玉国谢雪梅有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室(中南大学) 湖南长沙410083 中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 中南林业科技大学土木工程学院湖南长沙410004

测量平差模型中的参数通常存在一些不确定的附加信息或先验信息,充分利用它们可以对部分参数进行约束,从而保证参数解的唯一性和稳定性。本文利用椭球集合描述不确定性,建立了一个新的带有椭球不确定性的平差模型。以两个椭球交集的外... 详细信息

测量平差模型中的参数通常存在一些不确定的附加信息或先验信息,充分利用它们可以对部分参数进行约束,从而保证参数解的唯一性和稳定性。本文利用椭球集合描述不确定性,建立了一个新的带有椭球不确定性的平差模型。以两个椭球交集的外接椭球的特征矩阵的迹最小平差准则,分析了不确定度的传播规律,给出了带有椭球不确定性的平差方法。最后,通过算例验证了算法的有效性,说明了平差解与带权混合估计的关系。

关键词：不确定性椭球约束平差模型病态问题集员估计

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不确定性最小二乘估计及其统计性质

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数学理论与应用 2020年第2期40卷 118-128页

作者：王志忠邹航中南大学数学与统计学院长沙410083

在不确定性线性模型中,参数通常带有不确定的先验信息,它们影响着参数估计及其精度.本文利用椭球集合对含有先验信息的参数进行描述,建立基于椭球不确定性的线性模型,并提出相应的估计算法.本文主要采用直接迭代算法解决参数估计中的权... 详细信息

在不确定性线性模型中,参数通常带有不确定的先验信息,它们影响着参数估计及其精度.本文利用椭球集合对含有先验信息的参数进行描述,建立基于椭球不确定性的线性模型,并提出相应的估计算法.本文主要采用直接迭代算法解决参数估计中的权值分配问题,给出参数估计可容许性的充要条件.最后,通过实证分析算法的有效性,解决权值分配对平差解的影响.

关键词：不确定性回归模型椭球约束容许估计迭代算法

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参数受约束时线性模型的线性Minimax估计

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浙江工学院学报 1991年第2期27卷 90-92页

作者：邬学军洪明庚李永琪周明华浙江工学院基础部

考虑线性模型Y=β+ε,Eε=0,Var(ε)=σ~2V,其中Y为n维观察向量,V≥0为已知n×n矩阵,β∈R^n,σ~2>0为未知参数,受椭球约束U={β:β′Hβ≤σ~2},H为已知n×n矩阵,***在[1]中给出了H>0时,p′β的唯一线性minimax估计,本文讨论了一般的... 详细信息

考虑线性模型Y=β+ε,Eε=0,Var(ε)=σ~2V,其中Y为n维观察向量,V≥0为已知n×n矩阵,β∈R^n,σ~2>0为未知参数,受椭球约束U={β:β′Hβ≤σ~2},H为已知n×n矩阵,***在[1]中给出了H>0时,p′β的唯一线性minimax估计,本文讨论了一般的非负定矩阵H≥0,H≠0的情况,也给出了p′β的唯一的线性minimax估计.

关键词：线性模型 Minimax估计椭球约束

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误差方差的非负二次估计的可容许性

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长春工程学院学报（自然科学版） 2002年第1期3卷 1-2页

作者：肖桂荣长春工程学院基础部长春130012

文中给出并证明了在椭球约束条件下线性模型中 ,误差方差的非负二次估计的可容许性问题的一个必要条件。

关键词：线性模型椭球约束可容许性

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广义岭型估计岭参数的确定方法

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重庆大学学报（自然科学版） 2007年第12期30卷 98-101,110页

作者：严羿鹏杨虎重庆大学数理学院统计研究所重庆400030

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... 详细信息

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。

关键词：广义岭型估计椭球约束岭参数 Minimax估计平衡损失函数

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Comparison between Minimax and GLS Estimators in Linear Regresion Model with Ellipsoid Restrictions

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云南大学学报(自然科学版) 1998年第6期 46-48页

作者：向黎明王林云南大学统计系昆明师专数学系

对于线性回归模型Ｙ＝Ｘβ＋ε，ε～（０，σ２Ｗ），其中σ２＞０，Ｗ为正定矩阵．当未知参数β受到椭球约束时，文中分别在矩阵均方误和加权均方误意义下比较了β的Ｍｉｎｉｍａｘ估计（ＭＩＬＥ）与广义最小二乘估计（ＧＬＳＥ）之... 详细信息

对于线性回归模型Ｙ＝Ｘβ＋ε，ε～（０，σ２Ｗ），其中σ２＞０，Ｗ为正定矩阵．当未知参数β受到椭球约束时，文中分别在矩阵均方误和加权均方误意义下比较了β的Ｍｉｎｉｍａｘ估计（ＭＩＬＥ）与广义最小二乘估计（ＧＬＳＥ）之差异，并分别导出了在此两种意义下ＭＩＬＥ优于ＧＬＳＥ的充分必要条件．

关键词：椭球约束 GLS估计 Minimax估计均方误差

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