1) best scale-invariant estimator
最优尺度不变估计
1.
The present paper considers inadmissibility of the best scale-invariant estimatorδ_0(X)of scale parameters under general quadratic losses L_Q(θ,δ)=(θ-δ)′Q(θ-δ) whereQ is a positive definite matrix satisfying some conditions, obtaining simultaneously improvedestimator δ_0(X)+where C=(c,…,c)′and c is a suitable positive number.
本文针对尺度参数分布的情形，在一般二次损失函数下，证明了维数≥２时，最优尺度不变估计是非容许的，并得到了它的同时改进估计，据此讨论了此改进估计关于损失函数类的稳健性问题。
2) Best Analytic Scale-invariant Estimator
最佳解析尺度不变估计
3) the best invariant estimator
最优不变估计
1.
Under the loss functionsome literature have given the best invariant estimator of F when r = 2.
在对称损失函数下,现有的文献仅在r=2的情况,给出了连续分布函数F的最优不变估计。
4) Best linear invariat esimator
最优线性不变估计(BLIE)
6) BIQUE
最优不变二次无偏估计
补充资料：变尺度法
分子式：
CAS号：
性质：变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的，它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵，减少了计算量，同时比梯度法收敛快，是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
CAS号：
性质：变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的，它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵，减少了计算量，同时比梯度法收敛快，是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
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