1) Partial ridge-type spectral decomposition estimate
部分岭型谱分解估计
2) partial ridge estimator
部分岭估计
1.
In this contribution a new ambiguity resolution is developed based on partial ridge estimator.
文章基于构造一种新的所谓的部分岭估计,提出了一种新的整周模糊度解算技术。
3) robust partial ordinary ridge estimator
抗差部分岭估计
1.
A new robust biased estimator-robust partial ordinary ridge estimator (RPORE) is proposed.
针对GPS快速定位中观测资料含有粗差且因观测信息不足造成设计阵“部分病态”的实际情况,对现有的抗差有偏估计进行改进,提出了一种新的抗差有偏估计——抗差部分岭估计,并讨论了抗差部分岭估计中“部分岭参数”的选择方法。
4) spectral decomposition estimate
谱分解估计
1.
On Comparison of Spectral Decomposition Estimate and ANOVAE in Linear Mixed Model;
关于谱分解估计和方差分析估计在线性混合模型中的比较(英文)
2.
We compare the spectral decomposition estimate by the analysis of variance estimate in the linear mixed model with two variance components.
就线性混合模型中含有两个方差分量的情形,对方差分量的方差分析估计和谱分解估计进行比较,得到它们相等的充要条件,由此推出谱分解估计的优良性。
5) Spectral decomposition estimator
谱分解估计
1.
Spectral decomposition estimators of variance component matrix in mixed linear model are generalized to multivariate mixed linear model.
考虑含有两个方差分量矩阵的多元混合模型,将一元混合模型下的谱分解估计推广到多元模型下。
2.
This idea is also used to improve spectral decomposition estimator.
同时,本文又将此思想应用到对谱分解估计的改进上。
6) combining ridge and principal components estimate
岭型主成分估计
1.
This paper discusses its superiority of the optimal and classical predictors based on the combining ridge and principal components estimate.
针对有偏降维估计的预测问题,以岭型主成分估计为基础,对广义线性回归模型{y=Xβ+ε,ε-N(0,σ2∑)}的最优预测量与经典预测量的最优性判别问题进行讨论。
2.
The variance optimality of combining ridge and principal components estimate is discussed in the class of reduced-dimension estimates.
研究岭型主成分估计在降维估计类中的方差最优性,证明了它的方差阵在降维估计类中最小,方差阵的特征值最小,方差和及方差积最小。
3.
おhis paper discusses the variance property of combining ridge and principal components estimate in the class of reduceddimension estimators.
讨论了岭型主成分估计在一类降维估计中的方差性质，证明了在一定条件下岭型主成分估计的方差和最小。
补充资料：谱分解
谱分解
spectral resolution
谱分解[娜脱tr目代s曲咐朋;eneKTpa月‘Haa中，“朋“，]，谱函数(sPeCtm」细犯tion)，单位分解(resolutionof此记entity) 从实直线到卜山忱rt空间上正交投影算子集合中的一个单调映射尸(·)，按强算子拓扑是左连续的，且满足条件 :兰气p(‘)一0，:呱p(‘)一I·直线上每个自伴(即取自伴的值)强可数可加性的E幻比1谱测度(spectral泄as眠)E(·)由公式P(t)=E(一的，t)定义一个谱分解，且对每个谱分解存在唯一的定义它的谱测度. 谱分解概念在自伴算子的谱理论中是基本的:由谱分解定理(见线性算子的谱分解(spectral decorr甲。-sition of a linear operator)，每个这样的算子有一个积分表示了:。:d尸(t)，其中尸(t)是某个谱分解.在对称算子理论中起类似作用的是广义谱分解(罗n-eraliZed spectrai reso】丽on)概念，它是从实直线到非负算子集合中的一个映射，满足加在谱分解上的所有条件，除了值不必是投影算子之外.每个广义谱分解可扩张成一个更大空间上的谱分解(Ha益MapK定理(N台l功团rk此。rern)).
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