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摘要:
基于线性回归模型参数向量的先验信息提出一类新的s-K 估计改进s-K 估计,并在均方误差阵意义下,得到了这类估计分别优于最小二乘估计、广义岭估计、Stein估计及s-K估计的充要条件。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 线性模型参数一类新的s-K估计
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 数学
关键词 最小二乘估计 岭估计 Stein估计 s-K 估计 改进的s-K 估计
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 45-50
页数 6页 分类号 O212.2
字数 3196字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.01.09
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何道江 安徽师范大学统计系 21 41 3.0 6.0
2 吴燕 安徽师范大学统计系 3 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘估计
岭估计
Stein估计
s-K 估计
改进的s-K 估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
论文1v1指导