导读:本文包含了推广增长曲线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:模型,曲线,小二,方差,最小,线性,递归。
推广增长曲线模型论文文献综述
曹明响[1]（2008）在《推广增长曲线模型中最小二乘估计的相对效率》一文中研究指出对于推广增长曲线模型,本文先是给出了回归系数最小二乘估计和最佳线性无偏估计的明晰表达式;然后进一步研究了最小二乘估计的相对效率,得到了最小二乘估计相对效率的下界。(本文来源于《合肥师范学院学报》期刊2008年06期）
焦万堂,吴志德,李俊海[2]（2008）在《推广增长曲线模型中回归系数估计的可容许性》一文中研究指出考虑推广增长曲线模型中回归系数的线性估计问题和在线性估计类中的可容许性,利用增长曲线模型结果,得到了线性估计在线性估计类中可容许的两个充分条件.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2008年03期）
桂咏新,严国义[3]（2004）在《有协变量的推广增长曲线模型回归参数的估计》一文中研究指出考虑有协变量的推广增长曲线模型中参数的估计问题,本文利用矩阵理论和递归算法,给出了二重推广增长曲线模型中回归系数阵在trace意义下的最小二乘估计的具体表达式,其结果形式简洁,便于解释.(本文来源于《黄冈师范学院学报》期刊2004年03期）
黄超,肖枝洪,刘贤龙[4]（2004）在《一个推广增长曲线模型协差阵的最小二乘估计及其优良性》一文中研究指出在准正态情形与独立同分布情形下,分别给出了一个推广增长曲线模型中协差阵 的最小二乘估计,并得到了最小二乘估计成为一致最小方差不变二次无偏估计的充要条件.(本文来源于《生物数学学报》期刊2004年02期）
周涌,桂咏新[5]（2004）在《有协变量的推广增长曲线模型中协差阵的最小模估计》一文中研究指出对于有协变量的推广增长曲线模型:Y=X1B1W′1+X2B2W′2+B3W′3+R,其中,μ(W2) μ(W1),而对W3没有任何限制,本文利用最小模原理和一般射影定理得到了可估参数函数tr(C∑)的无偏不变最小模二次估计(MINQE(U,I)).(本文来源于《咸宁学院学报》期刊2004年03期）
桂咏新,刘贤龙,严国义[6]（2003）在《推广增长曲线模型中回归系数阵的最小二乘估计》一文中研究指出对于推广的增长曲线模型Y =∑2i=1AiBiCi+Ξ ,其中Bi(i=1 ,2 )为未知系数阵 ,本文利用投影阵和递归算法给出了回归系数阵B1 ,B2 的最小二乘估计的具体表达式(本文来源于《咸宁学院学报》期刊2003年06期）
桂咏新,严国义,刘贤龙[7]（2003）在《有协变量的推广增长曲线模型中协差阵的估计》一文中研究指出考虑协变量存在情形下推广的增长曲线模型中的参数估计问题,本文利用矩阵的谱分解和一般投影理论,在不变估计类中得到了该模型中未知协方差矩阵Σ及其线性组合tr(CΣ)的最小二乘估计.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2003年02期）
陈芙蓉[8]（2003）在《推广增长曲线模型中协差阵的最小模估计》一文中研究指出本文考虑推广增长曲线模型Y=sum from to (X_iB_iZ_i+U) ε，其中，Y=(y_(1)，y_(2)，…，y(n))，为n×p阶观测资料矩阵，X_i、Z_i和U(≠0)分别是已知的n×K_i阶、p×L_i阶和n×s阶矩阵，B_i是未知的K_i×L_i阶回归系数阵(i=1，2，…m)，ε=(ε_(1)，ε_(2)，…，ε_(s))，为s×p阶随机误差矩阵，ε_(1)，ε_(2)，…，ε(s)独立且Eε_(i)=0，Eε_(i)ε_(i)=∑，E(ε_(i)ε_(i)(?)ε_(i)ε_(i))=ψ(存在，有限)，i=1，…s，(∑，ψ)∈∧_2={(∑，ψ)；有p维随机向量η使Eη=0，Eηη′=Σ，E(ηη′(?)ηη′)=Ψ}。同时还假定μ(X_1)(?)μ(X_2)(?)…(?)μ(X_m)。本文在此情形下对于给定的矩阵C=C′≠0，给出了tr(CΣ)可估时的最小模估计(MINQE(U，I))以及MINQE(U，I)成为一致最小方差不变二次无偏估计(UMVIQUE)的充要条件，同时探讨了tr(CΣ)的UMVIQUE存在的充要条件，并在存在时具体给出了tr(CΣ)的UMVIQUE。得出以下主要结论： (1) 参数函数tr(CΣ)可估的充分必要条件是C=M_(Z_(k-l))~*CM(Z_(k-l))~*。 (2) y′MA_*My是tr(C∑)的唯一的(在a.s.相等的意义下)MINQE(U，I)，其中 (3) 在独立同分布情形下，tr(C∑)的MINQE(U，I) y′MA.My是tr(C∑)的UMVIQUE的充要条件为：C=M_(z_(k-1))~*CM_(z_(k-1))~*，且对于l=k，k+1，…t，存在某 J回医X 硕士学位论又 一MAS”fER’S ThESIS实数人及八，使得 L；G（L；G上）令GL二人L；GL， L；Udas【U’（L；GL；）十 U】U’L；二 ＃人GL；同时成立。 （4）o（C二）的UMVIQUE存在的充要条件也就是o（C二）的MmQE①对成为 tr（CZ）的 UMVIQUE的充要条件。(本文来源于《华中师范大学》期刊2003-05-01）
黄超[9]（2001）在《推广增长曲线模型中协差阵的最小二乘估计及其优良性》一文中研究指出考虑推广增长曲线模型：Y=sum from i=1 to m(X_iB_iZ_i)+Uε，其中X_i，Z_i，U（≠0）均为已知矩阵，B_1是回归系数矩阵，Y为观测资料阵，ε=（ε_(1)，…，ε_(s)）为随机误差矩阵，关于ε有如下假定：（1）ε_(1)，…，ε_(s)相互独立且与η有相同的前四阶矩，其中η～N（O，∑），称此为独立同准正态分布情形。（2）ε_(1)，…，ε_(s)相互独立且有相同的前四阶矩，（存在有限），称此为独立同分布情形。 1989年，Dietrich Von Rosen在正态假定下就均值无约束、约束存在和观测有缺失叁种情况分别得到了协差阵等未知参数的极大似然估计。关于椭球等高分布情形，1997年王伯成探讨了协差阵的最小模估计问题；1999年盛世明考虑了协差阵与回归系数阵的同时估计及其优良性。 将上面的模型按行拉直得等价模型为： 本文给出了tr（CΣ）（C为已知对称矩阵）的最小二乘估计tr（CΣ~*），并讨论了〔2旨霎皇，】X＞堂H为寸＼。，。。。／VA叁二叁R S 二H E S IS tr（“）成为tr pp）的一致最小方差不变二次无偏估计的充分必要条件。主要结果如下： ＊）”（CZ）可估的充要条件ac＝r；；cr；；。 C）tr（o）的最小。乘估计tr（J、为二a、，（LsGL。因民）。，这里 j3s＝k a习二＊（LsGL。G）］u，C4＝RsCRJ。 m准正态倩形下，tr什z”）成为叫K工）的一致最小方差不变二次无偏估计的充要 条件是：c＝r。”cr－“和有常数人。s使得 L；GL人GL；＝几L；GL；刀，J二允…，O或Rtz民驭二0回 ④独立同分布倩形下，tro”）成为叭拙的一致最小方差不变二次无偏估计的 充要条件是；C＝M—”CM7 和k 5 S／ t，R；S厂R；一0或者有1。E R使得下式成 立：L；UwULsGLIU）UL＝ksIL；GL；。(本文来源于《华中师范大学》期刊2001-05-01）
秦学军[10]（1993）在《推广增长曲线模型及其参数矩阵在约束条件下的讨论》一文中研究指出本文就推广增长曲线模型(the Extension of Growth Curve Model下简称EGC模型)其参数矩阵满足约束条件sum from i=1 to t E_iθ_iF'_i=0的情形进行讨论,得到参数矩阵一切可估线性组合的LS估计与GM估计相等的充要条件,以及相应于这两个估计的方差系数的两个估计值相等的充要条件,当约束条件中E_i=0或F_i=0(i=1,2,…,n)即得一般EGC模型结论。(本文来源于《武汉工业大学学报》期刊1993年04期）
推广增长曲线模型论文开题报告
（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：
考虑推广增长曲线模型中回归系数的线性估计问题和在线性估计类中的可容许性,利用增长曲线模型结果,得到了线性估计在线性估计类中可容许的两个充分条件.
（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。
推广增长曲线模型论文参考文献
[1].曹明响.推广增长曲线模型中最小二乘估计的相对效率[J].合肥师范学院学报.2008
[2].焦万堂,吴志德,李俊海.推广增长曲线模型中回归系数估计的可容许性[J].郑州大学学报(理学版).2008
[3].桂咏新,严国义.有协变量的推广增长曲线模型回归参数的估计[J].黄冈师范学院学报.2004
[4].黄超,肖枝洪,刘贤龙.一个推广增长曲线模型协差阵的最小二乘估计及其优良性[J].生物数学学报.2004
[5].周涌,桂咏新.有协变量的推广增长曲线模型中协差阵的最小模估计[J].咸宁学院学报.2004
[6].桂咏新,刘贤龙,严国义.推广增长曲线模型中回归系数阵的最小二乘估计[J].咸宁学院学报.2003
[7].桂咏新,严国义,刘贤龙.有协变量的推广增长曲线模型中协差阵的估计[J].华中师范大学学报(自然科学版).2003
[8].陈芙蓉.推广增长曲线模型中协差阵的最小模估计[D].华中师范大学.2003
[9].黄超.推广增长曲线模型中协差阵的最小二乘估计及其优良性[D].华中师范大学.2001
[10].秦学军.推广增长曲线模型及其参数矩阵在约束条件下的讨论[J].武汉工业大学学报.1993