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1)  Randomized Linear Model
随机化线性模型
2)  random-fuzzy linear regression model
随机-模糊线性回归模型
1.
The regression parameters estimation exprssions of a random-fuzzy linear regression model are de-duced.
导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。
3)  nonlinear models with random effects
非线性随机效应模型
1.
In this paper,the BW geometric framework for nonlinear models with random effects is utilized to derive random expansion of fixed effects parameter estimator.
该文利用非线性随机效应模型在欧氏空间的BW几何结构 ,求出了固定效应参数估计的渐近性质与随机展开式。
4)  Stochastic dynamic linear models
随机动态线性模型
5)  nonlinear stochastic model estimate
非线性随机模型估计
1.
This paper discusses the solution of nonlinear stochastic model estimate by known and unknown standard errors σ2.
讨论了非线性随机模型估计的求解问题 ,分为方差σ2 已知和方差未知 2种情况。
6)  stochastic dynamic non-linear model
随机动态非线性模型
1.
A stochastic dynamic non-linear model is established through analysing the sea level data of 54 tide gauge stations, and the averaged mean sea level rising rate in the Pacific Ocean is obtained to be 0.
文中共分析了54个长期站的海平面资料,对54个站分别建立了随机动态非线性模型,求得了太平洋地区的海平面平均上升速率为0。
补充资料:线性-正则随机过程


线性-正则随机过程
linearly-regular rancbm process

线性一正则随机过程〔玩峨川y一傀肉r.以bmP戏丈已刃;几皿e如。pe叮朋即碱c月y,曲”城即叫ecc] 满足正则性条件 门H;(一的,t)=o的广义平稳随机过程(stational了stochasticP丈。沈韶)古(t)(一的一田. 二l十又‘多维或无穷维平稳过程正则性的解析条件更为复杂.在一般情况下,当谱密度f(又)是Hilbed空间中的正算子函数时,正则性条件等价于f(之),有如下形式的因子分解:f(之)=沪‘(又)势(又),其中甲(又)(一的<又<的)是在下半平面:=又十扭(产<0)解析的算子函数职(又十巾)当群~O时的边界值. 每一广义平稳过程乙(t)都有一个正交和形式的分解: C(t)=亡(r)+叮(t), E心(t)冲(r)=0,其中七(约是线性一正则过程,而叮(约是线性一奇异过程(lin‘Irly一51哗问arp找兀巴粥),它是一广义平稳过程,且 口H,(一的,亡)一H,(一的,的);此外,对一切t还满足 H。(一的,t)C=H:(一的,t)及 H,(一的,t)C=H‘(一的,t).饼卜注】人们更常用的石孙足、)入,、、二、.*一程(purelynon一击湘爪血殆址pnX七邓),而不是线性一正则过程.一个二阶过程分成正则和奇异部分的分解〔如正文所述),称为从勺】d分解(WoUdecomPosj-
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