1) bounded estimation
有界性估计
1.
Using important conclusion for rearrangement function on space of homogeneous type,we obtained the bounded estimation for maximal singular integral on space of homogeneous type
借助函数分解、空间分解的技巧,利用重整函数的不等式性质,得到极大奇异积分算子T的关于p是线性级的LP(X,ω(x)dμ)有界性估计
2) bounded influence estimators
有界影响估计
3) linear biased estimation
线性有偏估计
1.
An important result obtained by discussion of linear biased estimation of regression coefficient is the linear biased estimation for the mininum mean square error.
文中讨论的是回归系数的线性有偏估计问题，并给出了一个重要结果，这就是最小均方误差意义下的回归系数的线性有偏估计。
4) nonlinear biased estimator
非线性有偏估计
5) biased linear estimator
有偏线性估计
1.
In this paper we define a class of biased linear estimators for the parameter matrix in the multivariate linear model with deficient rank and discuss some important properties.
本文对降秩多元线性模型的参数阵提出了一类有偏线性估计,讨论了许多重要的性质,从而把降秩模型中参数阵的估计问题转化为满秩模型中参数阵的估计问题。
6) efficiency of estimator
估计量的有效性
补充资料：参数估计的收敛性
在一定条件下对系统的参数进行估计时，随着测量数据的增多，参数的估计值向其真实值逐步逼近的性质。收敛性是参数估计理论的一个重要内容。在研究参数估计的收敛性时常用的工具是概率方法，它适用于固定样本的估计和递推估计（见递推估计算法）。20世纪70年代后期，出现常微分方程方法，它是从研究估计值的内插曲线的尾函数性质来推断参数估计的收敛性的。后来又出现将上述两种方法结合起来的研究方法。
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