1) the strong consistence of the estimation of parameters
参数估计的强相合性
2) strong consistency of parameter estima tion
参数估计强相容性
3) strong consistent estimate
强相合估计
1.
The paper applies approximating throry of functional analysis to the space of random function,it spreads linear regression modle to geeral non-linear situation and obtain a strong consistent estimate for regression(best approximation) coefficient and regression(best approximation) error.
将泛函分析的逼近论方法运用于随机函数空间,而在此观点下,给出线性回归模型理论的非线性推广,且得到其回归(最佳逼近)系数与回归(最佳逼近)误差的强相合估计。
5) Linear unbiased estimate of parameters
参数的线性无偏估计
6) general strong consistency estimate
广义强相合估计
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