线性函数关系模型参数的一类估计的a.s.收敛速度

1. 引言 本文讨论如下问题:一组变量的真值完全满足确定的线性函数关系,但它们是不可观测的,而只能得到带有随机误差的观测值。人们用下述线性函数关系(linear functional relationship)模型来描述此类问题。设一组m维向量{x_k}满足     

误差方差不等的变量含误差直线回归模型──参数的驻点似然估计及强相合性

本文讨论了含有一个自变量且自变量误差方差与因变量误差方差不等的变量合误差线性回归模型。由于对这种模型最大似然估计失去作用，文中提出了一种新的估计方法──驻点似然估计。这种方法就是，用使似然函数达到驻点的参数值作为参数真值的估计。作为此估计法的实际应用，本文导出了所讨论模型的参数的驻点似然估计。然后证明了所得到的估计在一定条件下是模型参数的强相合估计。     

误差方差不等的变量含误差直线回归模型：参数的驻点似然估计及强…

本文讨论了含有一个自变量且自变量误差方差与因变量误差方差不等的变量含误差线性回归模型。由于对这种模型最大似燃估计失去作用，文中提出了一种新的估计方法－驻点在估计。     

线性函数关系模型参数估计的一些优良性质

本文讨论了线性函数关系模型,指明了模型参数的一类估计与样本协差阵的特征值和特征向量有关,并且在某些条件下证明了这类估计的弱相容性,文中还证明了这些估计在欧氏运动变换群下是相应参数的不变估计。     

m维随机向量各分量间的主相关

讨论了ｍ维随机向量各分量间的总的相关性，引进了ｍ维随机向量的第ｊ主相关系数和第ｊ相关方程，ｊ＝１，２，．．．，ｍ－１，并导出了它们的若干性质。     

股价分析与网点观测函数关系模型

文中提出了一种可用于股价分析的网点观测函数关系模型，得到了模型参数的估计，在一定条件下，证明了估计量是强相合估计，并得出了收敛速度，计算地股市实际有一定的参考价值。     

部分变量含误差的多重线性统计关系模型

本文讨论了一部分变量含误差的多重线性统计关系模型的参数估计问题。在观测误差是正态白噪声的条件下,我们导出了模型参数的最大似然估计。为了解决相合性研究中参数的不确定性问题,在文中引进了准强相合性的概念,并证明了所给出的参数估计量具有准强相合性。     

一类多重线性关系模型参数的强相合估计

其中B是m×p参数矩阵,rank(B)=p相似文献   

平稳时间序列的最近邻分类准则及其应用

本文引入平稳时间序列分类的最近邻准则法.新时间序列用最近邻准则分类.利用Kullback-Leibler信息量计算时间序列间的相异测度.本文的新结果是:给出两平稳时间序列间K-L信息量的定义,导出MA(q)及ARMA(p,q)时间序列的相应公式.相应公式推广到多维情况.本文结果在机械工艺实践中获得应用.