1) ridge type GM estimation
岭型GM估计
2) GM estimation
GM估计
1.
Generalized Shrunken Type GM Estimation and Its Application in GPS Data Processing;
广义压缩型GM估计及其在GPS数据处理中的应用
3) GM-estimators
GM-估计
4) restricted ridge estimation
约束型岭估计
1.
When the design matrix X is all ill-conditioned matrix,the least squares estimation is no longer a good estimation,The paper proposes a new restricted ridge estimation,obtains from the restricted condition,with the aid of condition extreme value,we study the minimization of(Y-Xβ)(′Y-Xβ),and cause the question to transform as optimized question under two restr.
考虑非齐次约束线性回归模型回归系数的最小二乘估计及岭估计,当设计阵X为病态时,最小二乘估计不再是一个优良估计,提出了一种约束型岭估计,从约束条件入手,借助条件极值法研究(Y-Xβ)′(Y-Xβ)的最小值,使问题转化为在两个约束条件下的优化问题。
5) double-h class ridge estimator
双h型岭估计
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：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