1) combinatory spectral decomposition estimator
组合谱分解估计
1.
For the general linear mixed model with two variance components,theimproved combinatory spectral decomposition estimators of variance compo-nents are given.
对含两个方差分量的一般线性混合模型，我们给出其方差分量的改进估计，主要对组合谱分解估计进行改进。
2) spectral decomposition estimate
谱分解估计
1.
On Comparison of Spectral Decomposition Estimate and ANOVAE in Linear Mixed Model;
关于谱分解估计和方差分析估计在线性混合模型中的比较(英文)
2.
We compare the spectral decomposition estimate by the analysis of variance estimate in the linear mixed model with two variance components.
就线性混合模型中含有两个方差分量的情形,对方差分量的方差分析估计和谱分解估计进行比较,得到它们相等的充要条件,由此推出谱分解估计的优良性。
3) Spectral decomposition estimator
谱分解估计
1.
Spectral decomposition estimators of variance component matrix in mixed linear model are generalized to multivariate mixed linear model.
考虑含有两个方差分量矩阵的多元混合模型,将一元混合模型下的谱分解估计推广到多元模型下。
2.
This idea is also used to improve spectral decomposition estimator.
同时,本文又将此思想应用到对谱分解估计的改进上。
5) Partial ridge-type spectral decomposition estimate
部分岭型谱分解估计
6) combinative principal components estimate
组合主成分估计
1.
In this paper a new principal components estimate─Combinative principal components estimate β of the parameter β=vec(B) is considered in multivariate linear model,thegood properties of combinative principal components estimate are proved.
本文对多元线性模型的参数β=vec（B）提出了一种新的主成分估计─—组合主成分估计β，得到了它的一些良好的性质，证明了在均方误差准则下，在一定的条件下，此估计优于最小二乘估计（LSE），并给出了实例。
补充资料：参数谱估计量
参数谱估计量
spectral estimator, parametric
参数谱估计量[印ectrai es七n.tor，稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“，ecKa，」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下，函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时，观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator)，它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型，即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
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