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1)  multivariable system modeling
变量有误差
1.
This paper is to study the technique of multivariable system modeling.
大部分子空间辨识算法不能应用于变量有误差,也就是errors-in-variable(EIV)情况下,所以专门研究了基于EIV结构的子空间辨识算法。
2)  error in variable
带有误差变量
1.
A new approach on testing normality in error in variable (EV) model based on the skewness and kurtosis test statistics is proposed.
考虑带有误差变量的正态检验问题 ,提出了新的偏度和峰度正态性检验统计量 ,证明了在零假设成立时 ,所提出的偏度和峰度检验统计量具有渐近正态的优良性质 ,模拟计算也表明所提出的检验统计量具有良好的功效 。
3)  variable error
变量误差
4)  errors-in-variable
误差变量
5)  Single variable error
单变量误差
6)  Errors-in-variables
变量含误差
1.
In this paper,a kind of errors-in-variables model with dependent errors is studied,where x ∈R~p is fixed.
研究了一类误差不独立的变量含误差模型,其中,x∈Rp为非随机解释变量,误差iε(i=1,2…,n)不独立,通过应用最大似然法和特征向量法得出了未知参数估计,在较弱的条件下,证明了估计的强相合性。
2.
In this paper, A kind of semiparametric errors-in-variables functional relationship model is studied.
本文研究半参数变量含误差函数关系模型。
补充资料:变量与变量值
可变的数量标志和所有的统计指标称作变量。变量的数值表现称作
变量值,即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
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