1) Gaussian causal models
Gauss因果模型
3) causality model
因果模型
1.
Structural equation modeling has great abilities to treat measure error and offers a strong tool for measuring latent variable and verifying the causality models in strategy management research.
在战略管理研究中涉及众多隐含变量的测量以及因果模型的验证,结构方程模型为解决这些问题提供了新的更好的方法。
4) causal modeling
因果模型
1.
Grounded Theory and Causal Modeling: The Hope for Bridging the Qualitative and Quantitative Research;
定性和定量分析的结合点:草根理论和因果模型
2.
This method is also named with covariance structural analysis and causal modeling.
结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是在已有的理论基础上,用与之相应的线性方程系统表示该理论的一种多变量统计分析方法,又称协方差结构分析(CovarianceStructureAnalysis)因果模型(CausalModeling)。
5) Gauss model
Gauss模型
1.
Critical properties of the Gauss model on a type of hierarchical lattice;
一种等级晶格上Gauss模型的临界性质
2.
In this paper,using the renormalization-group transformation technique,the phase transition and critical properties of the modified Gauss model on a type of hierarchical lattice are studied,and its fixed points is K=b33 obtained.
Gauss模型的自旋可以连续取值,因此,研究该模型的相变对于更好地理解铁磁体的临界性质具有十分重要的意义。
6) Gauss-Markov model
Gauss-Markov模型
1.
By examining the good property of the ridge estimate of parameter β in general Gauss-Markov model and comparison to the estimate outcome of,the lower bound of efficiencies least square estimate with respect to the ridge estimate is discussed.
考察一般Gauss-Markov模型中未知参数向量β的岭估计的优良性质,在文献[1]提出的估计β~相对于估计β^的(相对)效率e(β~β^)下,进一步讨论了最小二乘估计(LSE)相对于岭估计的效率下界,得到更好的结果。
2.
Gauss-Markov model is frequently used in multivariate data analysis and processing, and its parameter estimation is always a hot issue.
Gauss-Markov模型是多元数据分析处理工作中常用的模型,其参数估计与筛选一直是研究的热点。
3.
In this paper,based on analyzing ordinary ridge estimation properties,a new biased estimation of unknown parameters called combining ridge and principal component(CRPC)estimation is generat-ed for Gauss-Markov model by using the principal component estimation method.
在分析岭估计缺陷的基础上,运用主成分估计方法,提出了测量平差Gauss-Markov模型参数的一个新的有偏估计,称为岭-主成分组合估计,在均方误差意义下讨论了岭-主成分组合估计的优良性质及其岭-主成分组合估计与岭估计、主成分估计的比较问题,讨论了岭-主成分组合估计中偏参数的选取问题,得到了许多重要结论。
补充资料：八种因果──菩萨八种因果
【八种因果──菩萨八种因果】
﹝出地持经﹞
［一、寿因寿果］，寿，即寿命。谓不杀物命，无伤害心，是名寿因。由不杀故，长寿住世，是名寿果。
［二、色因色果］，色，即色身。谓施灯明供佛，及以净物施人，是名色因。由施灯明及净物故，则得颜容光泽，身形端正，是名色果。
［三、种姓因种姓果］，种，即种类。姓，即族姓。谓舍离憍慢之心，是名种姓因。由离憍慢故，则得生于上族，是名种姓果。
［四、自在因自在果］，谓能以床敷卧具，饮食汤药，及种种所须之物惠施于人，令他自在，是名自在因。由惠施故，即得大富大财，大众大眷属，凡所作为，无不遂意，得大自在，是名自在果。
［五、信言因信言果］，谓口不妄言绮语，两舌恶口，是名信言因。由离口过，凡所出言，人皆信听，是名信言果。
［六、大力因大力果］，力，即力用。谓作大功德，立大誓愿，恭敬三宝，孝养父母，是名大力因。由恭敬三宝等故，即得大名称，大福德，大智慧，有大势力，为一切人之所敬重，是名大力果。（三宝者，佛宝、法宝、僧宝也。）
［七、丈夫因丈夫果］，谓乐丈夫法，厌女人法，复能说丈夫法饶益他人，是名丈夫因。由成就丈夫法故，来世即得男子之身，堪为一切功德法器，是名丈夫果。
［八、力因力果］，谓于他人有如法之事，随其力能悉往营助，是名力因。由成就力因故，即得少病，少恼，有力堪任修诸善法，是名力果。
﹝出地持经﹞
［一、寿因寿果］，寿，即寿命。谓不杀物命，无伤害心，是名寿因。由不杀故，长寿住世，是名寿果。
［二、色因色果］，色，即色身。谓施灯明供佛，及以净物施人，是名色因。由施灯明及净物故，则得颜容光泽，身形端正，是名色果。
［三、种姓因种姓果］，种，即种类。姓，即族姓。谓舍离憍慢之心，是名种姓因。由离憍慢故，则得生于上族，是名种姓果。
［四、自在因自在果］，谓能以床敷卧具，饮食汤药，及种种所须之物惠施于人，令他自在，是名自在因。由惠施故，即得大富大财，大众大眷属，凡所作为，无不遂意，得大自在，是名自在果。
［五、信言因信言果］，谓口不妄言绮语，两舌恶口，是名信言因。由离口过，凡所出言，人皆信听，是名信言果。
［六、大力因大力果］，力，即力用。谓作大功德，立大誓愿，恭敬三宝，孝养父母，是名大力因。由恭敬三宝等故，即得大名称，大福德，大智慧，有大势力，为一切人之所敬重，是名大力果。（三宝者，佛宝、法宝、僧宝也。）
［七、丈夫因丈夫果］，谓乐丈夫法，厌女人法，复能说丈夫法饶益他人，是名丈夫因。由成就丈夫法故，来世即得男子之身，堪为一切功德法器，是名丈夫果。
［八、力因力果］，谓于他人有如法之事，随其力能悉往营助，是名力因。由成就力因故，即得少病，少恼，有力堪任修诸善法，是名力果。
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参考词条