1) 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。
2) 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。
3) Partial ridge-type spectral decomposition estimate
部分岭型谱分解估计
4) partial estimation
部分估计
1.
Using variance revising method to determine sample capacity in partial estimation;
部分估计中用方差修正法确定的样本容量问题
5) 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。
6) ridge estimation
岭估计
1.
The ridge estimation of factor score in factor analysis;
因子分析法中因子得分的岭估计
2.
The study area was chosen in Yijinholo County, Mu Us Sandland, by means of ridge estimation method.
选取毛乌素沙地东北部的伊金霍洛旗为研究区域,以少量野外定位调查数据与其对应的遥感信息和GIS信息为基础,利用岭估计分析方法,对影响生物量估测的遥感因子和GIS因子进行了筛选优化。
3.
Ridge estimation method could obviously improve the limitation of Least Square method,elim.
选取毛乌素沙地东北部的伊金霍洛旗为研究区域,以少量野外定位调查数据与其对应的遥感信息和GIS信息为基础,利用岭估计分析方法,对植被盖度估测模型及其影响因子进行系统研究。
补充资料：岭估计
分子式：
CAS号：
性质：统计学中有偏估计的一种方法。主要针对回归分析中存在的共线性而造成的经典最小二乘估计的参数不稳定而提出的一种改进方法。岭回归通过对回归系数矩阵的对角元素进行微扰，即将最小二乘估计式=(XtX)-1XtY改为=(XtX+kI)-lxtY，从而减少估计参数的均方误差。因为这种微扰失去了经典最小二乘估计的无偏性，故有有偏估计之称。
CAS号：
性质：统计学中有偏估计的一种方法。主要针对回归分析中存在的共线性而造成的经典最小二乘估计的参数不稳定而提出的一种改进方法。岭回归通过对回归系数矩阵的对角元素进行微扰，即将最小二乘估计式=(XtX)-1XtY改为=(XtX+kI)-lxtY，从而减少估计参数的均方误差。因为这种微扰失去了经典最小二乘估计的无偏性，故有有偏估计之称。
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