兩步估計（two-stage estimate）是1993年公布的數學名詞，出自《數學名詞》第一版。
基本介紹
- 中文名：兩步估計
- 外文名：two-stage estimate
- 所屬學科：數學
- 公布時間：1993年
公布時間,出處,
兩步估計
相關詞條
- 兩步估計
兩步估計（two-stage estimate）是1993年公布的數學名詞，出自《數學名詞》第一版。公布時間1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處《數學名詞》第一版。1...
- 推倒教育戰線“兩個估計”(1977年11月18日)
1977年8月4日至8日，鄧小平主持召開科學和教育工作座談會，與會者一致要求澄清對教育戰線“兩個估計”的是非。在充分聽取與會同志的意見後，8月8日，鄧小平在會上講了關於科學和教育工作的幾點意見。他明確肯定：新中國成立後17年的...
- 參數估計(估計總體中的未知參數)
在一定條件下，最小二乘估計是最優線性無偏估計，它的估計值是有效估計，而且是一致性估計。極大似然估計在一定條件下漸近有效，而且是一致的。尋求最小二乘估計和極大似然估計的常用方法是將準則對參數θ求導數，計算梯度，因而要使用...
- 曲線估計
①Predict from estimation period through last case選項：使用預先設定好的估計周期中的數據，求出所有觀測量的預測值。要完成這一步，必須先通過Data選單中Select Cases選項中的Select Base on time or case range定義估計周期，當前的...
- 時隙碼分多址系統多碼集信道估計方法
具體步驟如圖2所示，過程如下：-第一步，步驟201，初始化：在開始進行信道估計前，由於無法分離單碼集接收信號和多碼集接收信號，因此信道估計前設定各個單碼集信道估計器的輸入都等於總的多碼集接收信號。-第二步，步驟202、203，單碼...
- 基準劑量參數估計
基準劑量模型參數估計主要是指這樣的一個過程，在用劑量——反應模型擬合實驗數據時，首先粗略估計參數的初始值，然後從初始值出發，通過反覆擬合不斷搜尋較優參數值，直到模型參數取得“認為的”最優值為止。該過程涉及兩個主要概念，一個...
- 三階段最小二乘法
所謂“完全信息估計法”指利用所有可用的信息，同時估計模型中的所有方程。本法基本思想是：套用兩階段最小二乘法的估計誤差構造模型隨機擾動項協方差矩陣的統計量，從而對整個模型進行廣義最小二乘估計。本法由塞拉和希爾於1962年提出。...
- 加權最小二乘法
2．以現有的權數用加權最小二乘法估計β。第j個估計是： 。3．用新估計的均值向量1/v=VAR(μ)更新權數。4．重複第二步和第三步直到收斂(也就是 足夠接近於0)。在滿足指數族分布的一般條件下，疊代加權最小二乘的程式得到似然...
- 財務預測方法
第二步，估計出與銷售成比例變化項目的百分比，估計結果如表2，並根據趨勢測算出各個項目未來可能的百分比。從表2中很容易看出資金流動性正在下降，購貨應付款在增加；現金和短期投資由占銷售額的6%，下降到2%，同時應付賬款由9%上升到...
- 雙重抽樣
一般情況下，先從總體的N個單位中抽取一個較大的初始樣本，稱為第一重(相)樣本(first phase sample)，對之進行調查以獲取總體的某些輔助信息，為下一步的抽樣估計提供條件；然後進行第二重抽樣，即從初始樣本中抽取一個容量為K的子...
- 系統辨識(數學模型)
在實際的辨識過程中，隨著使用的方法不同，結構辨識和參數估計這兩個方面並不是截然分開的，而是可以交織在一起進行的。基本步驟 先驗知識和建模目的的依據 先驗知識指關於系統運動規律、數據以及其他方面的已有知識。這些知識對選擇模型結構...
- 重置成本法
第二步，確定被評估資產的已使用年限、尚可使用年限及總使用年限。第三步，套用年限折舊法或其他方法估算資產的有形損耗和功能性損耗。第四步，估算確認被評估資產的淨價。套用條件 套用重置成本法，一般要有四個前提條件：（一）購買者...
- 卡爾曼濾波
最常用的是最小二乘估計，線性最小方差估計、最小方差估計、遞推最小二乘估計等。其他如風險準則的貝葉斯估計、最大似然估計、隨機逼近等方法也都有套用。狀態量 受噪聲干擾的狀態量是個隨機量，不可能測得精確值，但可對它進行一...
- 預測分析法
模型參數估計 模型檢驗 預測實施與結果分析 2，定性預測方法——德爾斐法：經典的德爾斐預測要經過3~4輪調查，專家意見可以相當協調或一致。預測中應遵守的原則：對德爾斐法作出充分說明 問題要集中，提出的問題有針對性 避免組合事件，應...
- 回歸分析
標準逐步回歸法做兩件事情。即增加和刪除每個步驟所需的預測。向前選擇法從模型中最顯著的預測開始，然後為每一步添加變數。向後剔除法與模型的所有預測同時開始，然後在每一步消除最小顯著性的變數。這種建模技術的目的是使用最少的預測...
