广义根方估计的效率

讨论了线性回归模型中未知参数最小二乘估计的改进,引入了一种估计的相对效率,证明了广义根方估计比狭义根方估计的效率较高。     

Bayes线性无偏估计的稳健性

基于错误的先验假定下获得了线性模型下可估函数的Bayes线性无偏估计(BLUE),证明了在均方误差矩阵(HSEH)准则下BLUE相对于广义最小二乘估计(GLSE)的优良性,并导出了它们的相对效率的界,从而获得BLUE的稳健性.     

约束条件下的广义最小二乘估计

本文仿造约束最小二乘估计和广义最小二乘估计的推导方法．给出约束条件下的广义最小二乘估计。     

权回归模型下几种估计性能的比较

在给定的权回归模型下,讨论了最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较,得出了在随机误差方差矩阵可逆条件下,可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计误差方差阵的差表达式,并在一定条件下,两者趋于一致。     

正交回归最小二乘估计

比较了线性回归模型与EV模型,在最小二乘估计的基础上,给出了正交回归最小二乘估计.     

金融时间序列中同积向量的充分改进最小二乘估计研究

以金融时间序列中同积向量的充分改进为对象,分析充分改进的最小二乘估计。在统计量的极限分布非标准时,构造充分改进的最小二乘估计。研究表明,改进的最小二乘估计方法是一种非参数方法,有助于充分的最小二乘估计。     

线性混合模型中固定效应参数的几类估计

文中首先将随机效应不同的线性混合模型转化为满足假设的线性模型.在此基础上,根据不同的情况,对其中的固定效应参数作最小二乘估计;当模型在较强的复共线性时,相应的对其做岭估计,并比较最小二乘估计与岭估计之间的优劣;当其中的随机变量之间并不独立时,通过对模型的变换,求出参数的广义最小二乘估计.     

推广的最优加权最小二乘估计解的一个结果

文章根据加权最小二乘估计解，存在权系数，在估计误差方差矩阵最小意义下，得出了推广的最优加权最小二乘估计解的一个结果。     

一般生长曲线模型中均值矩阵最小二乘估计的一个相对效率（Ⅰ）

对于模型Ｙ＝Ｘ１ＢＸ２′＋ｅ，Ｅ（ｅ）＝０，ｃｏｖ（ｅ）＝Ｖ２×Ｖ１，且Ｖ１×Ｖ２≥０，均值矩阵μ＝Ｘ１ＢＸ２′的最小二乘估计μ和最优线性无偏估计μ＾＊，定义了μ＾相对于μ＾＊的一种相对效率，并给出了它的上界。     

线性模型中压缩主成分估计的若干性质

讨论了压缩主成分估计的若干性质,证明了在一定条件下此估计比最小二乘估计有更小的广义均方误差,并且在PC准则下也优于最小二乘估计．     

约束最小二乘估计关于误差分布的稳健性

对于设计矩阵X是列降秩的且带有线性约束的线性模型,讨论了约束最小二乘估计关于误差分布的稳健性,给出了误差分布的最大类,使得误差项的分布在此范围内变动时,约束最小二乘估计在均方误差矩阵准则下是最优估计.     

基于非线性回归的极值模型参数估计

根据基金净值样本数据的尾部特点,运用POT方法确定临界值,运用非线性回归方法给出参数的最小二乘估计,建立极大值分布的GPD模型,并对模型进行了检验,最后,运用建立的模型对一些极值点进行预测,结果较为理想.     

伦敦政治经济学院的发展模式

伦敦政治经济学院作为一所世界著名的文科学府,以优异的育人业绩和卓越的学术声誉享誉世界.学院之所以能取得骄人的办学成就,在于其一贯专注于社会科学研究和人才培养,走国际化办学之路,突出自己的办学特色.     

广义Pareto分布的参数估计

广义Pareto分布(Generalized Pareto Distribution,简称GPD)是统计推断中重要的一个分布,其目前在诸多领域得到广泛的应用.GPD的参数估计方法有多种,但各种方法及估计效果一般都受到形状参数k的限制,总结几种常用的参数估计方法,如:矩估计(the method of moments,简记MOM)、最小二乘估计(the least squares estimation,简记LSE)、基于分位数估计(the elemental percentile method,简记EPM)、近似广义最小二乘估计(AGLSE)等,通过模拟研究,得出不存在一致最优的参数估计方法.而在k较大时,LSE在GPD参数估计中模拟效果较为理想,特别当k1/2时,AGLSE对k的估计精度较高.     

最小二乘估计的研究进展

概要地介绍了ＬＳＥ的发现与应用,重点讨论综述了ＬＳＥ的改进研究状况与研究进展。     

伦敦政治经济学院的办学特色

伦敦政治经济学院是一所致力于广泛意义上的社会科学研究和人才培养的世界著名文科学府.虽然学院规模不大,但却以骄人的育人业绩和卓越的学术成就对当今英国社会乃至国际学界产生巨大影响力.伦敦政治经济学院之所以能保持学术和人才培养的领先地位,关键在于学院办学定位准确,办学特色突出,广纳贤才,学术自由,教学严格.     

二次损失下带约束增长曲线模型的线性容许Minimax估计

在二次损失下,讨论了带等式约束的增长曲线模型的参数阵在适当的线性估计类中是线性Minimax容许估计的充分必要条件.     

最小二乘回归中的局部影响评价

本文就最小二乘回归模型,利用广义影响函数及广义COOK统计量[1]的方法,研究了模型中的某一部份发生微小扰动时相关统计量的局部影响评价问题。这一方法不依赖于模型的似然假设。所得结果与COOK[2]的方法进行了比较。我们研究并导出了回归系数的最小二乘数估计,预测估计及参数函数估计的局部影响度量,并与数据删除法及导数法进行了比较,最后,用两个实例进行了说明。     

MIM0-0FDMA系统中理想信道估计

该文对基于802．16d／e实现的MIMO-OFDMA系统模型的信道估计算法进行了研究,提出了已知信道估计设计的一种基于时-频域分析法的实现方案。在该方案下的性能可以作为衡量其它信道估计算法性能的一个参考基准,并根据OFDMA系统上行链路的导频分布特点,利用导频进行线性插值信道估计的LSE信道估计,测试结果表明无论对于何种情况,已知信道估计的都优干线性插值信道估计,SUI-1情况中当SNR大于7dB后,线性插值信道估计与已知信道估计的性能差距超过2dB,其它SUI情况性能差距不超过2dB。     

Reviews

Civilized life at LSE The Trouble at LSE, 1966–67. HARRY KIDD. Oxford University Press. 25s. Basic salaries at universities World study of examinations Studying educational administrators How are teachers educated? A crisis of maladjustment AUT story The aspirations of sixth-form applicants