基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出了线性回归模型的一个新的有偏估计,即K-D.对K-D估计可容许性及优良性进行了比较深入的研究.利用均方误差矩阵下证明了估计的可容许性及其优于LS估计的充要条件.并且对几类常见的有偏估计在均方误差矩阵下的优良性进行拓展.
推荐文章
浅谈估计量的优良性标准
估计量的优良性标准
一致最小方差无偏估计量
均匀分布U(-θ,θ)参数的估计与优良性
均匀分布
矩法估计
极大似然估计
相合性
水声目标识别中的K-D树KNN-SVM分类器研究
水下目标识别
支持向量机(SVM)
K近邻(KNN)
K-D树
KNN-SVM联合分类器
一类线性模型中Bayes 估计的优良性
Bayes线性无偏估计
平衡损失
MSEM准则
广义最小二乘估计
优良性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 K-D估计及其优良性研究
来源期刊 佳木斯大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 K-D估计 LS估计 有偏估计 均方误差矩阵
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 751-752
页数 2页 分类号 O212.1
字数 1316字 语种 中文
DOI
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 王志福 渤海大学数理学院 33 84 5.0 8.0
2 周一美 渤海大学数理学院 7 3 1.0 1.0
3 刘佳瑞 渤海大学数理学院 3 0 0.0 0.0
4 杨影 渤海大学数理学院 2 0 0.0 0.0
5 田俊杰 渤海大学数理学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1993(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
K-D估计
LS估计
有偏估计
均方误差矩阵
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
佳木斯大学学报(自然科学版)
双月刊
1008-1402
23-1434/T
大16开
黑龙江省佳木斯市学府街148号
14-176
1983
chi
出版文献量(篇)
5218
总下载数(次)
9
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导