1) "k-μ" estimation
"k-μ"估计
2) K-M estimate
class-k估计
3) r-k estimator
r-k估计
1.
The choices of two biased parameters in r-k estimator are discussed in this paper.
本文讨论r-k估计中两个偏参数r和k的选取问题,并且通过大量模拟计算获得了许多很有意义的结果,特别是验证了在一定条件下r-k估计明显优于LS估计、岭估计和主成分估计。
4) K-M estimator
K-M估计
5) c-k class of estimators
c-k型估计
1.
In the light of the essence of the ill condition in the linear regression model, this paper first proposes the c-k class of estimators of the coefficients, which combines the ridge regression estimators and the Stein shrinkage estimators into a bigger class of estimators.
针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径。
6) t-k class estimator
t-k类估计
1.
In this paper,an improved estimator of regression coefficients which named as t-k class estimator is put forward to diminish effects on estimator.
为了消除或减弱复共线性对参数估计的影响,以获得更高精度的参数估计,在均方误差矩阵意义下,提出了回归系数的一类新的估计,即t-k类估计,它是对最小二乘估计的改进,是一种新的压缩有偏估计。
补充资料：估计
根据某些情况，对事物的性质、数量、变化等做大概的推断：～他今天会来ㄧ最近几天～不会下雨。
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