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湖北省教育厅科学技术研究项目(Q200622001)

作品数:7 被引量:33H指数:3
相关作者:胡宏昌胡迪鹤樊献花徐侃游雪肖更多>>
相关机构:湖北师范学院武汉大学更多>>
发文基金:湖北省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金湖北省教育厅重点项目更多>>
相关领域:理学天文地球环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇理学
  • 1篇天文地球
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 3篇半参数
  • 3篇半参数回归
  • 3篇半参数回归模...
  • 2篇最小二乘估计
  • 2篇线性回归模型
  • 1篇水质
  • 1篇似然估计
  • 1篇损失函数
  • 1篇拟极大似然估...
  • 1篇平衡损失函数
  • 1篇强相合
  • 1篇强相合性
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇鞅差
  • 1篇鞅差序列
  • 1篇相合性
  • 1篇小波
  • 1篇小波方法
  • 1篇小波估计

机构

  • 5篇湖北师范学院
  • 2篇武汉大学

作者

  • 7篇胡宏昌
  • 1篇游雪肖
  • 1篇徐侃
  • 1篇胡迪鹤
  • 1篇樊献花

传媒

  • 2篇周口师范学院...
  • 1篇数学学报(中...
  • 1篇长江流域资源...
  • 1篇商丘师范学院...
  • 1篇测绘科学
  • 1篇湖北师范学院...

年份

  • 3篇2008
  • 4篇2006
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
在平衡损失函数下的泛最小二乘估计被引量:2
2008年
从平衡损失函数的角度研究线性回归模型的泛最小二乘估计.用L-曲线的方法得到了平衡参数的简单而又实用的公式,研究了泛最小二乘估计量的风险函数,并用一个实际应用说明了本文的结论.
胡宏昌
关键词:线性回归模型风险函数平衡损失函数
误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性被引量:5
2006年
在误差为AR(1)时间序列的情形下,给出了半参数回归模型的拟极大似然估计方程,并研究了拟极大似然估计量的存在性。
胡宏昌
关键词:半参数回归模型存在性
用Markov模型预测长江水质被引量:2
2006年
由于长江水质的污染程度日益严重,为了说明治理长江对长江水质进行了简单的评价,保护长江迫在眉睫,首先,根据长江流域的17个观测站近两年多的水质检测数据统计,说明了近两年多来长江的防污治理工作有一定的效果。然后,根据1995~2004年长江流域水质的数据报告,考虑各类水之间的相互转化,构造了马尔柯夫(Markov)转移矩阵,建立了马尔柯夫预测模型,通过已有的观测数据验证了该模型的正确性及有效性。运用该马尔柯夫模型预测未来10年水质的变化趋势,即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类水逐年减少,而Ⅴ、劣Ⅴ类水逐年增加。到2014年,长江的第Ⅰ类水只有0.4059%,劣Ⅴ类水达到26.2714%,不可饮用水(即第Ⅳ,Ⅴ,劣Ⅴ类水)将达到47.468%,为此应采取更加有效的治理措施,控制长江水质的恶化。最后,通过计算,得到了每年需要处理污水的最小百分比,才能杜绝劣Ⅴ类水,将第Ⅳ、Ⅴ类水控制在20%内,从而才能保证我们有足够的饮用水。
胡宏昌
关键词:长江水质MARKOV模型
线性模型的泛最小二乘法被引量:3
2008年
本文首先针对线性模型提出了泛最小二乘法,在设计矩阵不加限制的情形下,得到了参数的泛最小二乘估计量。该方法既发扬了最小二乘法的优点,又克服了它的一些不足,它包含了常见的岭估计和最小二乘估计法;其次讨论了泛最小二乘法的理论依据;接着研究了泛最小二乘估计量的一些统计性质,并与最小二乘估计进行比较,在一定意义上前者优于后者;然后讨论了平衡参数的选取问题;最后,给出一个应用,说明了泛最小二乘法的有效性和可行性。
胡宏昌游雪肖徐侃
关键词:岭估计最小二乘估计
半参数回归模型小波估计的强相合性被引量:14
2006年
考虑半参数回归模型y_i^(n)=X_i^((n)T)β+g(t_i^(n))+ε_i^(n)(1■i■n),其中β∈R^d为未知参数,g(t)为[0,1】上的未知Borel函数,X_i^(n)为R^d上的随机设计,随机误差序列{ε_i^(n)}为鞅差序列,{t_i^(n))为[0,1]上的常数序列.本文用小波的方法得到β、g(t)的估计量分别为■_n、■_n(t),并证明了它们的强相合性.
胡宏昌胡迪鹤
关键词:半参数回归模型鞅差序列强相合性
广义BoxCox变换被引量:6
2006年
提出了广义BoxCox变换,即对因变量进行BoxCox变换及对自变量进行某种变换,然后用极大似然方法确定变换参数,最后用广义BoxCox变换研究了一个简单实例.
胡宏昌樊献花
关键词:线性回归模型
半参数回归模型M估计的线性强表示被引量:1
2008年
考虑半参数回归模型yi=XiTβ+g(ti)+iε.基于用小波的方法处理非参数分量的基础上,研究了该模型的M估计,得到了参数及非参数分量的线性强表示,并研究了这些表示在收敛速度、重对数律及Berry-Esseen型界限的应用.
胡宏昌
关键词:半参数回归模型小波方法M估计
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