1) dispersion matrix of group
组内离差矩阵
2) between-groups scatter matirx
组间离差矩阵
3) mean dispersion error matrix
离差矩阵
1.
Considering the generalized linear regression model y=Xβ+e,e～N(0,σ 2W) and its prediction problem of biased estimation, this paper discusses its superiority of the optimal and classical predictors based on the ridge estimation by criteria of mean dispersion error matrix and generalized risk function.
针对有偏估计的预测问题 ,以岭估计为基础 ,以离差矩阵MDE(MeanDispersionError)和广义风险函数为判别准则 ,对广义线性回归模型 {y =Xβ +e ,e～N(0 ,σ2 W ) }的最优预测量与经典预测量的最优性判问题进行了讨论。
2.
Considering the generalized linear regression model and its prediction problem of biased estimation,this paper discusses its superiority of the optimal and classical predictors based on the shrunken principal estimator by criteria of mean dispersion error matrix and generalized risk function.
本文以压缩主成分估计为基础,对广义线性模型的最优预测与经典预测的最优性判别问题进行了讨论,获得了在离差矩阵判别准则和广义风险函数判别准则下判断两类预测量最优性的一个充分条件,为进一步研究基于有偏估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路。
4) total dispersion matrix
总离差矩阵
5) cross-product deviation matrix
叉积离差矩阵
6) matrix within samples
样本类内离散度矩阵
补充资料：离差法
离差法
disperaoa method
离差法[山，湘如..州血闭;八~Pc那IIa碱MeT叭]，数论中的 解某种形如---一 “+口=n(l)的二元方程(二元加性问题(时比廿记probler出))的一种方法，这里:和P属于充分稠密的且在算术级数序列中分布得足够好的自然数序列. 由幻.B.几扣刀田K于1958一1%1发展起来因而称为月如旺田盆离差法(Linn正曲详岛幻nn姆山目)的这一方法，把概率论的基本概念(特别是离差的概念和qe压l-山阳型不等式)和H.M.BHHo印幼oB与A.研阳U的分析和代数思想结合起来.可以叙述如下(亦见加性数论(以记拓记nLU初比r由印ry”. 方程(1)可以归结为形如 ，D‘+刀=”(2)的方程，这里，和D’彼此独立地通过矩形域，e(v)，D’e(D)中的某些值，其中(v)和(D)是某区间;此外，v是素数，而对O‘可加上各种附加条件.设F是这方程的解数. 现对任意D任(D)考虑方程 vD+刀=n，设A(n，D)是用某些直接推断方法求得的它的解数.于是方程(2)的期望解数(假设的)可写成 s二Z注(n，。‘) D“(D)的形式.差F一S=V的估计具有形式 F一又「又1一，。。.D，、1.‘:、 D’‘(D)LvD’+夕二。J应用Q‘hy不等式得出 V，簇DOV‘，(4)其中D0是区间(D)的长度而 。，一￡「又1一，。n .D，)1’‘;、 D“(D)Lv。’+口=。J是方程(2)的解数的离差. 如果(匀中的求和范围扩展到全部De(D)，那么在(2)中加于D，的所有附加条件将消失.同时离差值只能递增;因此，。·、。
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