2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩46頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)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(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、本論文是對(duì)線性混合效應(yīng)模型中參數(shù)的譜分解估計(jì)方法的深入討論.我們知道,由譜分解方法得到的參數(shù)的估計(jì)有很多優(yōu)良的性質(zhì).其中,對(duì)于觀測(cè)向量協(xié)方差陣的譜分解估計(jì),我們很容易得到它在一些損失下得風(fēng)險(xiǎn)函數(shù).本文就是基于觀測(cè)向量協(xié)方差陣的譜分解估計(jì)的這一性質(zhì)展開討論的. 首先,我們基于觀測(cè)向量協(xié)方差陣的譜分解估計(jì),提出了觀測(cè)向量協(xié)方差陣的一類估計(jì)(其譜分解估計(jì)的加權(quán)形式),然后求其在Stein損失和Etropy損失下的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù),目的是討論這

2、類估計(jì)中的一致最優(yōu)估計(jì)(風(fēng)險(xiǎn)最小),從而得到觀測(cè)向量協(xié)方差陣的新估計(jì).在Etropy損失下得到的觀測(cè)向量協(xié)方差陣的新估計(jì)同其譜分解估計(jì)相同;在Stein損失下得到了異于其譜分解估計(jì)的新估計(jì).同時(shí),我們證得:在一些模型中,在Etropy損失下,新估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)比其譜分解估計(jì),ANOVAE和MINQUE的小. 其次,我們給出了觀測(cè)向量協(xié)方差陣特征根及方差分量的壓縮估計(jì),并證明了這些新估計(jì)的一些統(tǒng)計(jì)性質(zhì);另外,我們還主要證明了觀測(cè)向量

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(qǐng)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(qǐng)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(huì)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(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)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(duì)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(qǐng)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(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論