1) mean square error matrix
均方误差矩阵
1.
Discussing such question as the parameter ridge estimation in general Gauss-Markov and basing on the mean square error matrix the article proves that generalized ridge estimation is an admissible estimate in generalized ridge estimation.
讨论一般Gauss-Markov模型中参数岭估计的有关问题 ,并在均方误差矩阵意义下 ,证明了一般岭估计在线性估计类中是否容许估计。
2.
For a system of two seemingly unrelated regressions,some general results of mean square error matrix comparisons are presented.
对于 2SUR回归模型的参数估计问题 ,给出了一些一般均方误差矩阵比较结果 ,据此提出了一类线性估计和一类基于离差阵广义非限定估计的非线性两步估计 ,并获得了该两步估计类的一些有限样本性质 。
2) Mean squares error matrix
均方误差矩阵
1.
We show that is restricted admissible and superior to the restricted least square,s estimation in terms of mean squares error and mean squares error matrix.
证明了在一定的条件下,在均方误差矩阵、均方误差及广义均方误差意义下广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计,并且证明了广义条件岭估计是回归系数的可容许估计。
3) mean squared error matrix
均方误差矩阵
1.
In this paper,we propose an stochastic restricted ridge estimator for the vector of parameters in a linear regression model,and obtain the necessary and sufficient conditions for the superiority of the stochastic restricted ridge estimator over the mixed estimator and ridge estimator in the mean squared error matrix sense.
本文提出了线性模型在随机约束条件下的一种岭估计,并给出了在均方误差矩阵准则下这种新的岭估计优于混合估计与岭估计的充要条件。
2.
In this paper,we consider the problem of mean squared error matrix of two-stage estimate in Fay-Herriot model.
本文考虑了Fay-Herriot模型中两步估计的均方误差矩阵问题。
4) mean square error matrix criterion
均方误差矩阵准则
5) mean squared error matrix
均方误差阵
补充资料：均方根误差
分子式：
CAS号：
性质：又称均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方)，称为标准偏差，以σ表示。σ反映了测量数据偏离真实值的程度，σ越小，表示测量精度越高，因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。
CAS号：
性质：又称均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方)，称为标准偏差，以σ表示。σ反映了测量数据偏离真实值的程度，σ越小，表示测量精度越高，因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。
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