导读:本文包含了线性估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:线性,局部,模型,数据,参数,误差,时间。
线性估计论文文献综述
贾子璇[1]（2019）在《污染数据半参数回归模型的最小一乘局部线性估计》一文中研究指出在生物和医学统计中,很多观测数据有时会受到不属于被观测个体的污染源的影响,而不显示真实值,一般称这类数据为污染数据.半参数回归模型是Engle等人在研究气候条件对电力需求影响这一实际问题时提出的,其形式为Y_i=X~T_iβ+g(T_i)+e_i,1≤i≤n.本文着重研究了污染数据模型在半参数回归模型下,得到的新模型的参数估计,具体来说,就是在回归误差和污染源均服从均值为零,方差己知的Laplace分布的条件下,采用最小一乘估计方法对新模型的线性部分进行估计,采用局部线性估计方法对新模型的非参数部分进行估计,再得到原始模型中各参数的估计.然后,证明了各个参数的估计的相合性.最后对本文提出的方法进行数值模拟,并与最小二乘局部线性估计方法进行对比,根据模拟结果,验证了最小一乘局部线性算法的有效性和稳健性.(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
姚梅,王江峰,林路[2]（2018）在《左截断相依数据下条件分位数的双核局部线性估计》一文中研究指出本文在左截断相依数据下,利用局部线性估计的方法,先提出了条件分布函数的双核估计;然后利用该估计导出了条件分位数的双核局部线性估计,并建立了这些估计的渐近正态性结果;最后,通过模拟显示该估计在偏移和边界点调节上要比一般的核估计更好.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2018年06期）
李冬,龚磊[3]（2018）在《初始误差和制导工具误差的线性估计方法》一文中研究指出对于动基座发射飞行器的精度评定,给出了一种基于线性模型的误差估计方法,分析了平台初始失准角和定向误差的转换关系,采用线性化近似方法建立了同时估计初始误差和制导工具误差的线性模型,分析了该模型关于初始定向误差和加速度计安装误差角的复共线性,表明在没有任何先验信息的条件下无法准确给出这些误差的估计;给出了利用先验信息的Bayes估计方法,用以解决线性模型的复共线性;仿真结果表明:该方法的估计精度相对主成分估计方法有较大提高。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2018年07期）
连亦旻,陈钊,舒明良[4]（2018）在《SEVIS方法的局部线性估计及其在超高维数据下的应用》一文中研究指出在大数据时代的背景下,如何从超高维数据中筛选出真正重要的特征成为许多相关行业的研究者们广泛关注的一个问题.特征筛选的核心思想就在于排除那些明显与因变量不相关的特征以达到这一目的.基于核估计的SEVIS(Sure Explained Variability and Independence Screening)特征筛选方法在处理非对称,非线性数据下要在一定程度上优于之前的特征筛选模型,但其采用核估计的方式对非参数部分进行估计的方法仍存在进一步改进的空间.本文就从这个角度出发,将其核估计的算法修改为局部线性估计,并考虑部分特殊情况下的变量选择过程.结果显示,基于局部线性估计的SEVIS方法在准确性,运行效率上都要优于基于核估计的SEVIS的方法.(本文来源于《应用数学学报》期刊2018年01期）
柏培鑫[5]（2017）在《半函数型部分线性回归模型局部线性估计量的渐近性质》一文中研究指出随着时代发展及科学技术进步,研究人员在收集数据的途径得到扩展、能力得到提高,收集到的一些数据具有明显的函数型的特点。例如:食品行业猪肉的光谱数据、电力行业日均负荷数据、多个地区的多个指标的经济数据以及地区气温、降水量等数据。因此,对于函数型数据的研究已经成为国内外数理统计学界的研究的热点之一。本学位论文主要由局部线性回归下研究半函数型部分线性回归模型的渐近性质以及函数型数据在实际生活中的应用组成,主要内容如下:一、基于局部线性的半函数型部分线性回归模型的估计在半函数型部分线性回归模型下,通过局部线性回归的方法对模型中函数型非参数部分进行新的估计,得到参数及非参数部分的估计量,并探究参数部分估计量的渐近正态性、函数型非参数估计量的几乎处处收敛速度。最后给出模拟分析,并与经典的Nadarage-Watson核估计方法进行比较,通过箱型图表现出在局部线性方法要比核估计方法的效果好;对于参数部分我们通过直方图检验估计量的渐近正态性。二、基于函数型非参数方法的气温数据分析预测在函数型非参数模型下,我们通过Nadarage-Watson核估计方法分析安徽省1955年1月至2010年12月月度平均气温数据,建立函数型非参数回归模型,并对2010年气温数据进行实证分析研究。同时,从预测值的均方方差以及预测的气温曲线两方面来对有限维非参数回归模型及函数型非参数模型进行比较,从而得出函数型非参数模型的优越性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2017-04-01）
白龙,杨纪华[6]（2017）在《具有奇线的Hamilton系统的Abel积分零点个数的线性估计》一文中研究指出证明了具有奇线的Hamilton系统=xy(2+2x-3y),=-y~2(1+2x-y)的Abel积分在n次多项式扰动下零点的个数不超过7[n/4]+8(计重数).(本文来源于《西北师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
玄海燕,张安琪,张玉春,杨帆[7]（2016）在《时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质》一文中研究指出在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
高继梅,梁艳艳[8]（2016）在《混合效应模型线性估计的可容许性》一文中研究指出以协方差矩阵和Kronecker乘积为基础,建立混合效应模型的线性可容许性的必要条件,简化固定效应和随机效应的估计.在平衡套分类模型场合简化线性估计的容许性问题,给出其固定和随机效应线性估计可容许的充要条件.(本文来源于《周口师范学院学报》期刊2016年05期）
龚春园,梁晋,温广瑞,牌文延,李磊刚[9]（2016）在《投影仪全参数平面线性估计的高精度标定方法》一文中研究指出针对投影仪光路结构复杂、主点偏差大导致高精度标定难以实现的问题,提出一种全参数平面线性估计的方法,为投影仪标定过程提供精确的主点偏差初值,实现了投影仪的全参数高精度标定。首先将投影仪作为虚拟相机,利用多频相移原理得到投影仪和标定板的坐标对应关系,然后采用两步法对非线性方程进行求解计算,通过引入向量参数的方法实现非线性方程的线性化,再利用仿射变换关系选取最优点集,得到稳定的直接参数预估算法,最后利用一种全局捆绑调整算法实现投影仪的高精度标定。采用此方法对投影仪单相机系统完成标定之后,测量了标准球以验证精度,实验表明投影仪单相机系统的平均重投影误差为0.04像素,测得标准球直径平均偏差小于0.1mm,球心距偏差小于0.05mm。结果证明,所提出的投影仪标定方法计算模型简单、稳定性高并具有较高的精度,适用于主点偏差较大和投影仪焦距未知的情况。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2016年11期）
顾治华,朱雪芬,吴晓平,陈道钱[10]（2016）在《一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法》一文中研究指出采用时间测量以估计节点位置的方法实现简单,在传感网中得到了广泛的使用。然而节点计时时钟存在漂移和偏离,导致时间测量不准确。为此文本以节点时钟漂移和偏离模型为基础,提出了一种时间同步和节点定位的联合线性估计方法,包括最小平方(LS)及权重最小平方(WLS)方法。仿真测试了所设计算法的运行时间,分析了噪声对联合估计方法的估计误差影响。结果表明,LS及WLS线性估计方法运算速度较半正定(SDP)算法快,在低噪声条件下LS及WLS线性估计方法具有较高的稳定性和定位精度。(本文来源于《传感技术学报》期刊2016年03期）
线性估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文在左截断相依数据下,利用局部线性估计的方法,先提出了条件分布函数的双核估计;然后利用该估计导出了条件分位数的双核局部线性估计,并建立了这些估计的渐近正态性结果;最后,通过模拟显示该估计在偏移和边界点调节上要比一般的核估计更好.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
线性估计论文参考文献
[1].贾子璇.污染数据半参数回归模型的最小一乘局部线性估计[D].吉林大学.2019
[2].姚梅,王江峰,林路.左截断相依数据下条件分位数的双核局部线性估计[J].数学学报(中文版).2018
[3].李冬,龚磊.初始误差和制导工具误差的线性估计方法[J].兵器装备工程学报.2018
[4].连亦旻,陈钊,舒明良.SEVIS方法的局部线性估计及其在超高维数据下的应用[J].应用数学学报.2018
[5].柏培鑫.半函数型部分线性回归模型局部线性估计量的渐近性质[D].合肥工业大学.2017
[6].白龙,杨纪华.具有奇线的Hamilton系统的Abel积分零点个数的线性估计[J].西北师范大学学报(自然科学版).2017
[7].玄海燕,张安琪,张玉春,杨帆.时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2016
[8].高继梅,梁艳艳.混合效应模型线性估计的可容许性[J].周口师范学院学报.2016
[9].龚春园,梁晋,温广瑞,牌文延,李磊刚.投影仪全参数平面线性估计的高精度标定方法[J].西安交通大学学报.2016
[10].顾治华,朱雪芬,吴晓平,陈道钱.一种传感网时间同步和定位的联合线性估计方法[J].传感技术学报.2016
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