简介:对于两个相依线性回归方程组成的系统(1.1),本文提出了β1的待定系数估计β^*1(k,c)=(x′1x1+k1)^-1(x′1y1-cσ12/σ22x′1N2y2),其中岭参数k≥0.c是待定系数.与β^*1(k,c)对应的非限定两步估计记为β^41(T,k,c).当c=1时β^*1(k,1)=β1(k)和β^*1(T,k,1)=β1(T,k)等干[6]引入的一双有偏估计,结果表明总可以选取适当的c值和k值使β^*1(k,c)和β^*1(T,k,c)在均方误差阵准则下分别优于β1和β1(T),并讨论了c值的最佳选择问题.
简介:利用三参数的Weibull分布分析安徽砀山气象站年最大风速数据,建立似然比变点模型和回归变点模型,并对年最大风速序列的变点进行检验和估计.考虑非气象因素对年最大风速序列的影响,选取A气象站附近数个气象站的年最大风速序列作为参考序列,通过比值法,消除气象因素的影响.计算结果表明,由似然比变点模型可以估计出A气象站最大风速变点出现在2003年,由回归变点模型估计出的变点出现在2009年和2003年.结合安徽砀山气象站实际迁移和海拔变化的历史沿革,可以发现,基于Weibull分布的变点模型成功检测出了2009年台站迁移和2003年前后台站迁移且海拔显著变化的情况.
简介:考虑一般的分块半相依线性回归(SUR)模型及其相应的简约模型,给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件.
简介:利用带有积分余项的Taylor公式重新推导了Simpson校正公式,同时给出了其误差的精确表示,而这一结果将优于Simpson校正公式[J]中的误差估计.
简介:在Zeng等人对有界变差函数f的Durrmeyer-Bézier算子在区间(0,1)上收敛于(1/(α+1))f(x+)+(α/(α+1))f(x-)的收敛阶进行研究的基础上,利用基函数的概率性质等方法,对其所给的Durrmeyer-Bézier算子收敛阶估计结果作进一步的改进,得到其收敛阶的精确估计.