导读:本文包含了混合系数线性模型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,系数,模型,误差,参数,纵向,效率。
混合系数线性模型论文文献综述
季超越[1]（2019）在《混合系数线性模型中参数的有偏估计》一文中研究指出混合系数线性模型是一类同时含有固定系数和随机系数的线性模型,是统计模型中一类重要模型.在混合系数线性模型的研究中,参数估计是一个非常重要的研究领域.混合系数线性模型参数的最小二乘估计是最佳线性无偏估计,但若混合系数线性模型存在多重共线性,最小二乘估计性质不再良好.针对此问题,许多学者便提出了很多改进方法,有偏估计是其中一类重要的改进方法.本文结合已有文献研究,从叁个不同的角度提出了叁类有偏估计,讨论了这几类估计的性质.首先,将Liu估计与s-K估计结合,提出s-d-K估计.讨论其相关性质,并在均方误差矩阵意义下,给出s-d-K估计优于最小二乘估计、Liu估计、s-K估计的充要条件;通过Monte Carlo模拟进一步验证了新估计的优良性.其次,受几乎无偏的启发定义了几乎无偏Liu估计.研究表明,在二次偏差准则下,几乎无偏Liu估计优于Liu估计;在均方误差意义下给出了几乎无偏Liu估计优于最小二乘估计、Liu估计的充分条件,并通过Monte Carlo模拟和实例分析进一步验证了新估计的优良性.最后,将几乎无偏思想与s-d-K估计相结合,提出几乎无偏s-d-K估计.研究表明,在二次偏差准则下,几乎无偏s-d-K估计优于s-d-K估计;在均方误差矩阵意义下,给出了几乎无偏s-d-K估计优于最小二乘估计及几类几乎无偏估计的充分条件,并通过Monte Carlo模拟进一步验证了几乎无偏s-d-K估计的优良性.(本文来源于《华北水利水电大学》期刊2019-05-30）
朱宁,黄荣臻,李婷,迟晓妮[2]（2019）在《混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计》一文中研究指出该文研究了连续测试数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.提出了混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计,研究了参数估计的性质,并证明了在一定条件下此估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和LIU估计,最后还讨论了新估计的可容许性和有偏参数的选取方法.(本文来源于《杭州师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
张红梅[3]（2018）在《纵向数据下混合系数线性模型的参数估计》一文中研究指出在纵向数据的条件下,针对混合系数的线性模型的共线性,给出混合系数的线性模型参数新的有偏的参数估计,证明在纵向数据的条件下该估计相对于最小的二乘估计与岭估计的优势,并对线性模型的参数估计可容许性进行讨论,对线性模型参数进行选择,并给出混合系数的线性模型参数估计的形式,提出新的混合系数的线性模型的局部Stein参数估计。说明,利用该方法能有效地对纵向数据下的混合系数的线性模型的参数进行估计。(本文来源于《科技通报》期刊2018年07期）
左卫兵,季超越[4]（2018）在《基于Liu估计的混合系数线性模型的一类有偏估计》一文中研究指出针对连续测量数据下混合系数线性模型的复共线性,在Liu估计的基础上提出了一类新的有偏估计,称为s-d-k估计.研究了新估计的相关性质,并在均方误差矩阵准则下,给出了新估计优于最小二乘估计、Liu估计、新的两参数估计的充分条件.最后通过蒙特卡罗模拟方法验证其优良性.(本文来源于《河南教育学院学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
蔡择林,江秉华,蔡齐[5]（2018）在《混合系数线性模型参数的t-s-K估计》一文中研究指出混合系数线性模型在实际问题中有着广泛的应用背景,如经济分析、可靠性退化分析以及生物学等领域,因此对该模型的研究无论从理论还是从应用角度都是十分重要和必要的。在研究连续测量数据情况下混合系数线性模型的参数估计问题的基础上,利用压缩估计方法给出该模型的一类有偏估计,并研究新估计的一些优良性质,在一定条件下证明此类估计优于s-K估计。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2018年04期）
蔡择林,江秉华,陈金阳,蔡齐[6]（2017）在《混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计》一文中研究指出在连续测量数据情况下,给出了混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计,讨论了该估计的相关性质,并在一定条件下证明了几乎无偏s-K估计优于s-K估计以及几乎无偏岭估计.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2017年06期）
余新宏,吴坚[7]（2016）在《混合系数线性模型h-K型岭估计的改进研究》一文中研究指出文章对病态的混合系数线性模型Z(t)=[X(t)]′α+[Y(t)]′β提出一类新的估计h-K型估计,讨论此种估计的相关性质,利用Stein式压缩技术证明了可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出参数的最优值满足的条件,证明h-K型岭估计的可容许性.(本文来源于《淮北师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
余新宏,徐宏高[8]（2016）在《混合系数线性模型岭估计的改进研究》一文中研究指出对病态的混合系数线性模型Z(t)=[X(t)]′α+[Y(t)]′β提出了一类新的估计h-K型估计.讨论了此种估计的相关性质,证明了利用Stein式压缩技术可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出了参数的最优值满足的条件,分别给出了它的上、下界,证明了h-K型估计的可容许性.(本文来源于《杭州师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
蔡择林,江秉华[9]（2015）在《混合系数线性模型的一类有偏估计》一文中研究指出文章研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计以及岭估计。(本文来源于《统计与决策》期刊2015年24期）
李华军[10]（2015）在《混合系数线性模型相对效率的研究》一文中研究指出混合系数线性模型是应用性极强的一类重要的统计模型,是统计学中的一个重要分支。由于人们很难得到模型中最理想的最佳线性无偏估计,最小二乘估计成为代替它的一个好的选择,并被大多数人使用。由于这种替代并非完全等价的替代,它将使估计结果发生些许变化,这样就使得估计精度蒙受了一定的损失,相对效率正是为了度量这种损失而被学者们引入的。相对效率以及其应用就自然成为热门的话题,并且在近年来有较快的发展。本文对该模型给出了较为详细的描述和解释,并且对模型进行了简单的处理,主要是在模型中引入对角阵,转换得到了模型的典则形式。继而考虑该模型的参数估计,主要有最小二乘估计、s-k估计、改进的s-k估计、改进的岭估计?g?估计等。在此基础上对模型中参数估计相对效率进行了研究,得到了一些新的相对效率。首先引入已有的相对效率,通过计算得到LSE与改进型的岭估计的相对效率,并且证明了其在混合系数线性模型下的性质,同时给出了相对效率的上下界。其次,利用相同的思想,提出了一种该模型的新相对效率,在模型下证明了新相对效率的性质,并给出了它的的上下界。(本文来源于《山东理工大学》期刊2015-03-17）
混合系数线性模型论文开题报告
（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：
该文研究了连续测试数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.提出了混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计,研究了参数估计的性质,并证明了在一定条件下此估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和LIU估计,最后还讨论了新估计的可容许性和有偏参数的选取方法.
（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。
混合系数线性模型论文参考文献
[1].季超越.混合系数线性模型中参数的有偏估计[D].华北水利水电大学.2019
[2].朱宁,黄荣臻,李婷,迟晓妮.混合系数线性模型参数的几乎无偏LIU估计[J].杭州师范大学学报(自然科学版).2019
[3].张红梅.纵向数据下混合系数线性模型的参数估计[J].科技通报.2018
[4].左卫兵,季超越.基于Liu估计的混合系数线性模型的一类有偏估计[J].河南教育学院学报(自然科学版).2018
[5].蔡择林,江秉华,蔡齐.混合系数线性模型参数的t-s-K估计[J].统计与信息论坛.2018
[6].蔡择林,江秉华,陈金阳,蔡齐.混合系数线性模型的几乎无偏s-K估计[J].纯粹数学与应用数学.2017
[7].余新宏,吴坚.混合系数线性模型h-K型岭估计的改进研究[J].淮北师范大学学报(自然科学版).2016
[8].余新宏,徐宏高.混合系数线性模型岭估计的改进研究[J].杭州师范大学学报(自然科学版).2016
[9].蔡择林,江秉华.混合系数线性模型的一类有偏估计[J].统计与决策.2015
[10].李华军.混合系数线性模型相对效率的研究[D].山东理工大学.2015
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