1) Multivariate linear model
多元线性模型
1.
Admissible linear estimators of regression coefficient in a multivariate linear model;
多元线性模型回归系数的所有可容许线性估计
2.
<Abstrcat>Based on the multivariate linear model with arbitrary rank, the unknown observation matrix was predicted by using the known observation matrix.
研究了任意秩多元线性模型中最优线性无偏预测的稳健性,即对任一线性可预测变量,得到了其关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件。
3.
The conditional optimal prediction of the conditional predictable variable in the multivariate linear model with arbitrary rank and linear equality constrains was investigated.
研究了带线性等式约束下任意秩多元线性模型中条件可预测变量的最优预测。
2) multivariate linear models
多元线性模型
1.
Approximation to the distribution of least distances estimate in multivariate linear models by randomly weighted bootstrap;
多元线性模型中最小距离估计分布的随机加权逼近
2.
In this paper, we discuss the admissibility in multivariate linear models where considered regression parameter varies in an incomplete ellipoia(?:?′N?≤σ 2Im, N≥O),under the quadratic loss,the linear admissible estimator is characterized.
本文讨论了多元线性模型在椭球约束 : ′N ≤σ2 Im ,N≥ 0参数的线性估计的可容许性。
3.
This paper studies the admissibility of linear estimators in multivariate linear models with respect to an incomplete ellipsoidal restriction tr(Θ - Θ1) N(Θ - Θ1) ≤ σ2.
本文研究了多元线性模型当未知参数受不完全椭球约束tr(Θ-Θ1) N(Θ-Θ1) ≤σ2时线性估计的可容许性问题。
3) multiple linear model
多元线性模型
1.
Objective The work was designed to estimate the relative importance of each variable in multiple linear model.
目的 :在多元线性模型中 ,估计各自变量的相对重要性。
4) the mutivariate linear regression analysis
多元线性模型法
5) multifactors-nonlinear
多元非线性模型
1.
hemorheology and ET、NOand the expressions of VCAM-1 、ICAM-1、PECAM-1 within the process of blood stasis syndrome(BSS) changing to construct the multifactors-nonlinear formulas and then to explore the mechanism of blood stasis syndrome(BSS) changing.
内皮细胞粘附分子-1(PECAM-1)的变化，建立血瘀证演变过程的多元非线性模型，探讨血瘀证演变的机制。
6) multiple fuzzy linear regression models
多元模糊线性回归模型
1.
Estimation of parameters on the multiple fuzzy linear regression models;
多元模糊线性回归模型的参数估计
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条