导读:本文包含了最优线性无偏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,最优,损失,函数,系数,模型,视距。
最优线性无偏估计论文文献综述
关维国,高阳,姚清志[1]（2015）在《基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法》一文中研究指出为了减小到达时间差(time difference of arrival,TDOA)方法在定位过程中存在的系统测量噪声和非视距误差,提出了一种基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法。该方法首先利用Chan算法计算定位初始位置,在初始位置处泰勒级数展开得到位置估计量的线性模型,并求取误差加权矩阵、系数矩阵及协方差矩阵等参数;然后采用加权最小二乘法对最终位置进行最优无偏估计,同时推导出定位误差的最小方差阵。仿真实验结果表明,在相同环境下该算法的定位精度优于Chan和Taylor算法,同时显着减小了算法的运算量。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年08期）
谢田法[2]（2012）在《一类线性模型下最优线性无偏估计的存在性》一文中研究指出考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。(本文来源于《系统科学与数学》期刊2012年05期）
刘海燕[3]（2011）在《一般平衡损失下回归系数的最优线性无偏估计及可容许估计》一文中研究指出对于一般多元线性模型：其中,X为n×p阶列满秩矩阵,Vn×n≥0为已知矩阵,θ∈Rp×q是未知参数矩阵.∑q×q≥0是非零矩阵,可能已知也可能部分未知.本文对Zellner提出的平衡损失函数作一个自然的推广,提出一个更为一般的损失函数,称为一般平衡损失函数：(Y—xδ(Y))'U1(Y-xδ(Y))+(δ(Y)-θ)'U2(δ(Y)-θ)其中δ(Y)为(?)的一个估计,n×n阶方阵U1≥0及p×p阶方阵U2>0均已知.并讨论了在一般平衡损失下,上述线性模型的回归系数矩阵的最优线性无偏估计以及回归系数矩阵的线性估计在一切估计类中的可容许性两个问题.本文的内容具体安排如下：第1章引言部分,针对本文所讨论的问题的背景进行简要的介绍,并介绍了目前国内外相关问题的主要成果.第2章主要介绍了这篇论文所用到的基础知识.第3章介绍了平衡损失函数,给出了各种模型下的平衡损失函数,然后定义了一般平衡损失函数.第4章讨论了在一般平衡损失下：一般多元线性模型的回归系数矩阵的最优线性无偏估计.第5章讨论了在一般平衡损失下,多元正态线性模型的回归系数矩阵的线性估计在一切估计类中是可容许的充要条件.(本文来源于《福建师范大学》期刊2011-03-01）
胡桂开,彭萍,罗汉[4]（2010）在《平衡损失下回归系数最优线性无偏估计的相对效率》一文中研究指出本文研究了一般Gauss-Markov模型中回归系数的最优线性无偏估计的相对效率问题.利用Lagrange乘数法,获得了回归系数的最优线性无偏估计.并在此基础上定义了最优线性无偏估计的两种相对效率.(本文来源于《数学杂志》期刊2010年06期）
朱辉,饶智勇,胡桂开[5]（2010）在《平衡损失下回归系数的最优线性无偏估计》一文中研究指出在平衡损失函数下得到了回归系数的最优线性无偏估计,结果表明平衡损失下的最优线性无偏估计就是线性模型中回归系数的最小二乘估计.(本文来源于《大学数学》期刊2010年01期）
韩红昂,张建伟[6]（2009）在《基于最优线性无偏估计的交互式多模型机动目标跟踪》一文中研究指出为了解决雷达目标跟踪的非线性估计问题,提出了一种基于最优线性无偏估计的交互式多模型(IMM)机动目标跟踪算法。该算法采用最优线性无偏估计(BLUE),把目标的状态在笛卡尔坐标来表示,而把雷达测量误差保留在极坐标下,并结合交互式多模型算法,实现对机动目标的有效跟踪。仿真实验验证了该算法的准确性和有效性。(本文来源于《计算机应用》期刊2009年S2期）
陈军[7]（2006）在《OLS估计量:最优线性无偏估计的求证与推广》一文中研究指出在大多数的统计学教材中,关于一元线性回归最小二乘估计量是总体回归系数的最优线性无偏估计量这个结论,给出证明的并不多,在一些计量经济学的着作中,虽然给出了证明,但是其过程和运用的数学技巧也令初学者望而却步,本文将运用大家耳熟能详的拉格朗日极值定理对该问题进(本文来源于《统计与决策》期刊2006年19期）
刘秀红,周杰,吴耀国[8]（2005）在《关于奇异线性模型最优线性无偏估计的一个等价刻划》一文中研究指出研究了奇异线性模型(Y,Xβ,σ2V).给出最好线性无偏估计能表成类似最优加权最小二乘估计形式的充要条件,并举例说明了等价条件中V的对称自反广义逆的存在性不能进一步削弱为V的广义逆的存在性.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2005年02期）
韩之农,李喜军,张秀兰[9]（2002）在《一类分布族的最优线性无偏估计》一文中研究指出正态分布族、指数分布族、极值分布族等这一类分布族的共同特点是有位置参数 μ和尺度参数σ .这一类分布族的参数估计可用无偏估计 ,一致最小方差无偏估计和最优线性无偏估计 .本文证明了所有这一类二参数分布族的最优线性无偏估计 ,并讨论了二参数指数分布的最优线性无偏估计 .(本文来源于《吉林化工学院学报》期刊2002年03期）
张志华[10]（1995）在《Weibull分布场合恒定应力加速寿命试验的最优线性无偏估计》一文中研究指出本文给出了恒定应力加速寿命试验参数的最优线性无偏估计，与［１］给出的二步估计相比，此估计有较大的改进，最后还得到了形状参数的近似无偏估计。(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊1995年04期）
最优线性无偏估计论文开题报告
（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：
考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。
（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。
最优线性无偏估计论文参考文献
[1].关维国,高阳,姚清志.基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法[J].计算机应用研究.2015
[2].谢田法.一类线性模型下最优线性无偏估计的存在性[J].系统科学与数学.2012
[3].刘海燕.一般平衡损失下回归系数的最优线性无偏估计及可容许估计[D].福建师范大学.2011
[4].胡桂开,彭萍,罗汉.平衡损失下回归系数最优线性无偏估计的相对效率[J].数学杂志.2010
[5].朱辉,饶智勇,胡桂开.平衡损失下回归系数的最优线性无偏估计[J].大学数学.2010
[6].韩红昂,张建伟.基于最优线性无偏估计的交互式多模型机动目标跟踪[J].计算机应用.2009
[7].陈军.OLS估计量:最优线性无偏估计的求证与推广[J].统计与决策.2006
[8].刘秀红,周杰,吴耀国.关于奇异线性模型最优线性无偏估计的一个等价刻划[J].四川大学学报(自然科学版).2005
[9].韩之农,李喜军,张秀兰.一类分布族的最优线性无偏估计[J].吉林化工学院学报.2002
[10].张志华.Weibull分布场合恒定应力加速寿命试验的最优线性无偏估计[J].华东师范大学学报(自然科学版).1995
论文知识图
