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带有压缩系数的综合岭估计的研究及应用

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7页
1 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 发展历史及研究现状第11-13页
        1.2.1 最小二乘估计第11页
        1.2.2 有偏估计第11-12页
        1.2.3 几种有偏估计的修正估计第12-13页
    1.3 论文结构与技术路线图第13-15页
        1.3.1 技术路线第13-14页
        1.3.2 论文结构第14-15页
2 理论基础第15-31页
    2.1 线性回归模型及其有关概念第15-20页
        2.1.1 线性回归模型的基本知识第15-18页
        2.1.2 可容许性第18-19页
        2.1.3 均方误差第19页
        2.1.4 复共线性第19-20页
    2.2 有偏估计的比较条件第20-23页
        2.2.1 评价准则第20-22页
        2.2.2 广义岭估计在相对效率意义下与最小二乘估计的比较第22-23页
    2.3 几种有偏估计第23-31页
        2.3.1 传统最小二乘估计第24-25页
        2.3.2 约束最小二乘估计第25-27页
        2.3.3 广义最小二乘估计第27-28页
        2.3.4 主成分估计第28页
        2.3.5 岭估计第28-29页
        2.3.6 综合岭估计第29-30页
        2.3.7 Stein压缩估计第30-31页
3 带有压缩系数的综合岭估计的研究第31-46页
    3.1 引言第31页
    3.2 h-D综合岭估计的提出第31-32页
    3.3 h-D综合岭估计的基本性质第32-33页
    3.4 h-D综合岭估计的特殊性质第33-39页
    3.5 岭参数的选取第39-43页
        3.5.1 在Q(c)准则下选择K第39-40页
        3.5.2 确定k值的迭代算法第40-43页
    3.6 数值举例第43-46页
4 应用分析第46-51页
    4.1 基础数据第46-47页
    4.2 参数估计第47-50页
        4.2.1 最小二乘估计第47-48页
        4.2.2 综合岭估计第48-49页
        4.2.3 h-D综合岭估计第49-50页
        4.2.4 三种估计的比较分析第50页
    4.3 问题展开第50-51页
5 h-D综合条件岭估计第51-55页
    5.1 h-D综合条件岭估计及其性质第51-53页
    5.2 实例分析第53-55页
6 h-D综合岭估计的单个数据删除模型研究第55-60页
    6.1 诊断统计量第55-57页
    6.2 算例分析第57-60页
结论第60-61页
参考文献第61-63页
作者简历第63-65页
学位论文数据集第65-66页

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