M 估计量,M-estimator,在线英语词典,英文翻译,专业英语

1) M-estimator

M 估计量

2) M-estimator

M-估计量

However, because the traditional statistical estimators are lack of representation in many cases, many robust statistical methods, such as trimmed mean, stem-leaf plot and M-estimator and so on, are used to appear more comprehensively, accurately and clearly the distribution of the resident s expense data.

然而,传统的统计量在许多情况下都不具有很强的代表性,需要运用像切尾均值、茎叶图、M-估计量等多种稳健统计方法方可更全面、更准确、更清晰地反映居民支出总体的实际水平和分布情况。

3) M-estimator

M估计量

4) Genton's estimator

Genton估计量

A Genton's estimator based variogram was applied to analyse the concentration of Cu,Zn,Pb,Cd,As,Se and Hg in soils at a contaminated site.

与Matheron估计量相比,该研究得到的变异函数具有更小的块金效应,说明Genton估计量能够消除或减弱特异值对变异函数的影响。

5) estimator

估计量

Improving methods to calculate estimator minimum variance of the finite population mean;

总体均值估计量最小方差的改进

The applicable judgement methods for uniformity of estimator;

估计量一致性的适用判别法

An Analysis on the Convergence Rate of the Distribution of OLSand GLS Estimators;

回归系数OLS,GLS估计量分布的收敛速度分析

6) estimators

估计量

参考词条

WNW估计量 LSDV估计量 PPS估计量 Hill-估计量 Bayes估计量 L_1-估计量 GM-估计量 Yang估计量 HT估计量 HH估计量秩估计量 L-估计量有效估计量矩法估计量固定碰板

补充资料：Bayes估计量

Bayes估计量
Bayesian estimator

Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。

首页 \| 翻译 \| 影视 \| 论坛 \| 索引 LS估计量 FST估计量 OLS估计量矩估计量核估计量

1) M-estimator M 估计量 2) M-estimator M-估计量 1. However, because the traditional statistical estimators are lack of representation in many cases, many robust statistical methods, such as trimmed mean, stem-leaf plot and M-estimator and so on, are used to appear more comprehensively, accurately and clearly the distribution of the resident s expense data. 然而,传统的统计量在许多情况下都不具有很强的代表性,需要运用像切尾均值、茎叶图、M-估计量等多种稳健统计方法方可更全面、更准确、更清晰地反映居民支出总体的实际水平和分布情况。 3) M-estimator M估计量 4) Genton's estimator Genton估计量 1. A Genton's estimator based variogram was applied to analyse the concentration of Cu,Zn,Pb,Cd,As,Se and Hg in soils at a contaminated site. 与Matheron估计量相比,该研究得到的变异函数具有更小的块金效应,说明Genton估计量能够消除或减弱特异值对变异函数的影响。 5) estimator 估计量 1. Improving methods to calculate estimator minimum variance of the finite population mean; 总体均值估计量最小方差的改进 2. The applicable judgement methods for uniformity of estimator; 估计量一致性的适用判别法 3. An Analysis on the Convergence Rate of the Distribution of OLSand GLS Estimators; 回归系数OLS,GLS估计量分布的收敛速度分析 6) estimators 估计量参考词条 WNW估计量 LSDV估计量 PPS估计量 Hill-估计量 Bayes估计量 L_1-估计量 GM-估计量 Yang估计量 HT估计量 HH估计量秩估计量 L-估计量有效估计量矩法估计量固定碰板补充资料：Bayes估计量 Bayes估计量 Bayesian estimator Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注] 说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
©2008 dictall.com