具有相關(guān)觀測回歸模型的最優(yōu)設(shè)計.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩39頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、對于單響應(yīng)的線性回歸模型已經(jīng)有許多文獻(xiàn)進(jìn)行了研究,對單響應(yīng)回歸模型的最優(yōu)設(shè)計問題的成果研究也非常成熟,H.Dette(2011年)給出了具有相關(guān)觀測的單響應(yīng)線性回歸模型的最優(yōu)設(shè)計,而對于具有相關(guān)觀測的多響應(yīng)線性回歸模型的最優(yōu)設(shè)計問題,由于維數(shù)的變化,而且隨機誤差之間的關(guān)系的復(fù)雜性,決定了該類最優(yōu)設(shè)計問題將更加復(fù)雜。
  本文在具有相關(guān)觀測的前提下,將單響應(yīng)線性回歸模型的最優(yōu)設(shè)計問題推廣到多響應(yīng)線性回歸模型的最優(yōu)設(shè)計問題,主要討論兩

2、響應(yīng)線性回歸模型。根據(jù)相關(guān)觀測的隨機誤差是否相關(guān),主要研究兩種具有相關(guān)觀測的兩響應(yīng)線性回歸模型的最優(yōu)設(shè)計問題:隨機誤差相關(guān)的情況和隨機誤差獨立的情況。本文通過最小二乘估計的方法求出未知參數(shù)的估計量,在求出最小二乘估計的協(xié)方差矩陣。并依據(jù)現(xiàn)有的單響應(yīng)模型的最優(yōu)準(zhǔn)則以及相關(guān)定理作為論證基礎(chǔ),推廣到兩響應(yīng)模型中去,推導(dǎo)建立新的最優(yōu)準(zhǔn)則,該最優(yōu)準(zhǔn)則文中稱為 g-最優(yōu)準(zhǔn)則,并給出實現(xiàn)g-最優(yōu)準(zhǔn)則的必要條件,然后,由于準(zhǔn)則中的函數(shù)gζ(x)較為復(fù)雜

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論