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《昭通师范高等专科学校学报》2014,(5):1-5
根据非奇异M-矩阵的特点和性质,对两个M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界进行新的估计,并给出q(BoA-1)和q(AoA-1)的估计式,同时得到了当A-1是双随机矩阵时,q(BoA-1)的一个新估计式.经算例验证,这些估计式在某些情况下提高了现有估计式的估计精确度. 相似文献
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周平 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2015,15(2):26-29
根据M-矩阵的性质,结合无穷大范数的定义,对严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数‖A-1‖∞的上界和最小特征值τ(A)的下界做了新的估计。理论分析和算例表明,这些新估计式改进了现有的一些结果。 相似文献
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对弱链对角占优M-矩阵A,给出了‖A-1‖∞的上界估计,并由此给出A的最小特征值q(A)下界的估计式,这些新的估计式改进了相关结果。 相似文献
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研究了M-矩阵B与M-矩阵A的逆矩阵A-1的Hadamard积BoA-1的最小特征值g（BoA-1）的下界问题,得到了新的仅依赖于矩阵元素的改进估计式．数值算例验证了所得估计式的有效性和优越性． 相似文献
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LSE相对于一般广义岭估计的效率下界 总被引：1，自引：0，他引：1
考察一般Gauss-Markov模型中未知参数向量β的估计的改造问题,进一步讨论了方兴等人提出的一种估计的相对效率,对其部分结果进行推广,得到LSE相对于一般广义岭估计的效率的下界. 相似文献
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文中首先将随机效应不同的线性混合模型转化为满足假设的线性模型.在此基础上,根据不同的情况,对其中的固定效应参数作最小二乘估计;当模型在较强的复共线性时,相应的对其做岭估计,并比较最小二乘估计与岭估计之间的优劣;当其中的随机变量之间并不独立时,通过对模型的变换,求出参数的广义最小二乘估计. 相似文献
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刘谢进 《楚雄师范学院学报》2006,21(12):47-49
在给定的权回归模型下,讨论了最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较,得出了在随机误差方差矩阵可逆条件下,可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计误差方差阵的差表达式,并在一定条件下,两者趋于一致。 相似文献
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林路 《邵阳学院学报(社会科学版)》2000,(5)
通过同时考虑风险函数和样本大小 ,引出参数估计中的一种新效率 ,研究了这种效率的一些性质和充要条件 ,并讨论了回归分析中的最小二乘估计 ,岭估计和Stein估计的有效性 相似文献
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考察一般Gauss-Markov模型中未知参数向量β的岭估计的优良性质,在文献[1]提出的估计(~β)相对于估计(^β)的(相对)效率e((~β)|(^β))下,进一步讨论了最小二乘估计(LSE)相对于岭估计的效率下界,得到更好的结果.证明了:当X呈病态时,采用些估计以损失无偏性来换取更小的均方误差是可取的. 相似文献
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富伯亭 《吕梁高等专科学校学报》2010,26(2):1-3
估计回归参数的最基本最重要的方法是最小二乘估计,但在一些情况下,主成分估计可能是一个更好的估计方法,本文就这两种方法进行了分析比较. 相似文献
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设矩阵A为严格对角占优M-矩阵,关于A的逆矩阵在无穷大范数下的上界估计已经成为研究的热点.利用逆矩阵元素的范围,给出严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷大范数新的上界估计式,理论分析和数值算例表明新估计式改进了现有的一些结果. 相似文献
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指数分布下无失效数据的参数和可靠度估计 总被引：1，自引：0，他引：1
龙兵 《乐山师范学院学报》2006,21(5):20-22
本文对指数分布下的无失效数据,把失效率的先验分布取为均匀分布得到失效率的估计。并利用Bayes和多层Bayes估计,根据最小二乘法给出参数的估计,并进而得到可靠度的估计值。最后结合实例给出了参数和可靠度的估计。 相似文献
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讨论了生长曲线未知参数的最小二乘估计与最佳线性无偏估计相等的几个充要条件,并给出了主要结论的两种不同证明。 相似文献
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林路 《邵阳师范高等专科学校学报》2000,22(5):1-5
通过同时考虑风险函数和样本大小，引出参数估计中的一种新效率，研究了这种效率的一些性质和充要条件，并讨论了回归分析中的最小二乘估计，岭估计和Stein估计的有效性。 相似文献
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矩阵条件数在数值代数领域有着广泛应用,所以矩阵条件数的估计就对研究各种矩阵问题有着重要意义.给出了一类特殊矩阵——严格对角占优M-矩阵条件数上界的几个新的估计式,通过算例验证了此方法的有效性. 相似文献
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