矩阵损失下受约回归系数的可容许线性估计

讨论带有齐次线性等式约束的线性模型:Y=Xβ+ε,ε～(0, σ_V),Hβ=0,在矩阵损失下,我们给出 Sβ的估计 LY(LY+a)在齐次线性(非齐次线性)估计类中可容许的充要条件.     

随机效应线性模型中 BLUE 关于设计阵的稳健性

对随机效应线性模型(y,X_0β,Aα,σ~2V):y=x_0β+ε,E(_ε~β)=(A_α/0),Cov(_ε~β)(?)给出了下列问题的解:当且仅当 X 满足什么条件时,才能使(y,X_0β,Aα,σ~2V)下任一可估函数ω′_1α(或ω′_2β或ω′_1α+ω′_2β)的所有 BLUE 都是(1)(y,xβ,Aα,σ~2V)下ω′_1α(或ω′_2β或ω′_1α+ω′_2β)的线性无偏估计(LUE)或 BLUE(2)(y,Xβ,Aα,σ~2V)下ω′_1α(或ω′_2β或ω′_1α+ω′_2β)的线性最小偏差估计(LIMBE)或最佳线性最小偏差估计(BLIMBE)     

随机回归系数和参数的G—M估计同时关于设计阵和散布阵的稳健性

考虑随机效应线性模型:y=Xβ+ε,Eβ=Aα,Eε=0,VAR(β′,ε′)′=σ~2 diag(I_p,I_n)针对线性可估函数ω′_1α,ω′_2β和ω′_1α+ω′_2β,我们分别给出了其G-M估计同时关于设计阵和散布阵是稳健的充要条件。     

换流站智能巡检机器人在应用中存在的问题及解决方案

换流站智能巡检机器人应用于换流站内,可协助运维人员实现换流站设备运行状态的自动检测与预警分析。介绍换流站智能巡检机器人的系统结构,阐述智能巡检机器人在换流站的主要功能及应用,并探讨其在应用中存在的不足及解决方案。     

广义最小二乘估计的局部影响分析

利用广义影响函数和广义Cook统计量来研究相依线性回归模型中 ,各种不同扰动形式对参数 β的广义最小二乘估计的局部影响 ,得到了各种扰动形式下关于 β的局部影响度量 .     

响应面法分析工艺参数对麦麸挤压膨化产品吸水特性的影响

以麦麸和面粉为原料,用SLG32-Ⅱ双螺杆挤压膨化机在不同的加工参数条件下对麦麸进行挤压处理,用响应面法研究了挤压参数(套筒温度、螺杆转速),面粉添加量和物料水分含量对麦麸膨化产品吸水指数的影响规律,并建立了回归模型.实验结果表明:影响麦麸挤压膨化产品WAI的主要因素为物料水分含量和面粉添加量.WAI随着水分含量增加而逐步减小,随着面粉添加量增加而逐步增大,由模型得出麦麸产品WAI的最大值为6.288 165,此时工艺参数为:物料水分质量分数为20%,面粉添加量为40%,螺杆转速为208 rpm,温度为170℃.对模型进行验证实验,结果表明:模型良好,可以用于工艺参数对WAI的应用分析.     

关于可容许线性估计的一种证明方法

吴启光（１９９１）在一般的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ模型，给出了回归系数的线性估计在一线估计数中可容许的充要条件，本文对此结果提出了一种新的证明方法。