1) Restricted ordinary ridge estimation
约束岭估计
2) 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。
3) constraint estimation
约束估计
1.
When the fixed effect has the additional linear constrained condition,we propose the constraint estimation of estimable functions under the different covariance and design matrix structure.
本文利用代入法研究带约束条件的一般线性模型的参数估计问题,当线性模型中固定效应参数β附带线性约束条件时,在不同的协差阵和设计阵结构下,提出了可估函数c′β的约束估计,并给出其优良性质。
5) RLS estimation
约束LS估计
6) constrained variance estimation
约束方差估计
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