均方相合估計(mean square consistent estima-ton)亦稱均方一致估計一種參數估計,是參數估計量相合性的判別方法之一。
基本介紹
- 中文名:均方相合估計
- 外文名:mean square consistent estima-ton
均方相合估計(mean square consistent estima-ton)亦稱均方一致估計一種參數估計,是參數估計量相合性的判別方法之一。
均方相合估計(mean square consistent estima-ton)亦稱均方一致估計一種參數估計,是參數估計量相合性的判別方法之一。設XmXZ,...,X。是取自分布族{F'e(二),BEO}的樣本,良=B...
簡稱“相合估計”。稱 為 的弱相合估計,如果 依機率收斂於 ,即當n充分大時,有 。強相合估計 稱 為 的強相合估計,如果 以機率1收斂於 ,即當n充分大時,有 。r階相合估計 稱 為 的r階相合估計,如果 r階收斂於 ,即當n充分大時,有 。特別,當r=2時,稱 為 的均方相合估計。上述三種相合性之間...
均方誤差(mean-square error, MSE)是反映估計量與被估計量之間差異程度的一種度量。設t是根據子樣確定的總體參數θ的一個估計量,(θ-t)²的數學期望,稱為估計量t的均方誤差。它等於σ²+b²,其中σ²與b分別是t的方差與偏倚。名詞介紹 相合估計(或一致估計)是在大樣本下評價估計量的標準,在...
一致性,又稱相合性,是指隨著樣本容量的增大,估計量愈來愈接近總體參數的真值。性質 當估計值的數學期望等於參數真值時,參數估計就是無偏估計。當估計值是數據的線性函式時,參數估計就是線性估計。當估計值的均方差最小時,參數估計為一致最小均方誤差估計。若線性估計又是一致最小均方誤差估計,則稱為最優線性...
隨機過程在均方意義下的極限、連續、導數和積分的定義在形式上與高等數學中相應的定義是類似的,很多性質也是相同。然而,前者對隨機過程講的,後者是對函式講的。下面,假定隨機過程的一、二階矩存在,即隨機過程都是二階矩過程。定義:若隨機過程 在 處下列均方極限 存在,則稱此極限為 在 處的均方導數,...
3.2點估計的評價 3.2.1無偏估計 3.2.2均方誤差準則 3.2.3相合估計 3.2.4漸近正態估計 3.3克拉默一勞下界 3.3.1費歇爾信息量 3.3.2有效估計 3.4最小二乘估計 3.4.1線性最小方差估計 3.4.2最小二乘估計 3.4.3加權最小二乘 3.4.4遞推最小二乘估計 3.5區間估計 3.5.1正態總體數學...
2.3極大似然估計與EM算法 2.3.1極大似然估計 2.3.2EM算法 2.4無偏估計與一致最小方差無偏估計 2.4.1無偏估計 2.4.2一致最小均方誤差準則 2.4.3一致最小方差無偏估計 2.5完備統計量 2.5.1完備性的定義 2.5.2完備統計量的套用 2.5.3指數型分布族的充分完備性 2.5.4次序統計量的完備性 2.6...
2.2.3積分均方誤差與全局最優窗寬25 2.3核函式的選擇31 2.3.1最優核函式31 2.3.2高階核函式34 2.4核密度估計的漸近正態性38 2.5核密度估計的相合性40 2.5.1核密度估計的漸近無偏性41 2.5.2核密度估計的均方相合性42 2.5.3核密度估計的一致弱相合性42 2.5.4核密度估計的強相合性44 第3章...
《機率論與數理統計》共11章,其中第1-5章是機率論部分,包括隨機事件與機率、隨機變數及其分布、多維隨機變數及其分布、隨機變數的數字特徵和多維常態分配、大數定律和中心極限定理;第6-10章是數理統計部分,包括樣本及抽樣分布、參數估計、參數假設檢驗、非參數假設檢驗、回歸分析與方差分析;第11章是Excel與R軟體...
1.3 點估計與估計量的評估標準 1.3.1 矩估計 1.3.2 極大似然估計 1.3.3 最優無偏估計與有效性 1.3.4 相合估計 1.3.5 充分性與完備性 1.4 區間估計 1.4.1 正態總體均值與方差的區間估計 1.4.2 0-1分布參數的置信區間估計 1.4.3 泊松分布參數的區間估計 1.4.4 大樣本...
2.2矩估計與相合性 2.2.1矩估計 2.2.2相合性 批判性思考 習題2.2 2.3最大似然估計與漸近正態性 2.3.1最大似然估計 2.3.2最大似然估計的不變原理 2.3.3最大似然估計的漸近正態性 2.3.4 EN算法 批判性思考 習題2.3 2.4最小方差無偏估計 2.4.1無偏估計的有效性 2.4.2有偏估計的均方...
本項目的第二個重點是證明了投影追蹤回歸逼近的均方收斂性,基本解決了Huber猜想,同時將文獻中的局部相合估計改進為全局相合估計,對一類特殊的回歸模型得到了全局估計的收斂速度。第三部分用解決回歸問題的方法處理投影追蹤密度逼近,給出了均方收斂的逼近不收斂的問題,並證明了估計的相合性。
第7章點估計283 7.1引言283 7.2求估計量的方法284 7.2.1矩法284 7.2.2極大似然估計量287 7.2.3Bayes估計量 (Bayes Estimators)295 7.2.4EM算法297 7.3估計量的評價方法300 7.3.1均方誤差301 7.3.2最佳無偏估計量304 7.3.3充分性(Sufficiency)和 無偏性311 7.3.4損失函式最優性317 7.4...
第2章點估計 2.1矩估計與相合性 2.1.1矩估計 2.1.2相合性 習題2.1 2.2最大似然估計與漸近正態性 2.2.1最大似然估計 2.2.2最大似然估計的不變原理 2.2.3最大似然估計的漸近正態性 習題2.2 2.3最小方差無偏估計 2.3.1無偏估計的有效性 2.3.2有偏估計的均方誤差準則 2.3.3一致最小方差...
[16] 劉琴‚湯銀才‚分層抽樣中R的分別比估計量的可用性及其均方誤差的估計量‚數理統計與管理‚ [17] 金瑩‚牛美玲‚湯銀才‚整群抽樣總體均值的回歸估計‚統計與決策‚ [18]湯銀才‚劉方方‚基於Laplace公式Weibull分布序加試驗的Bayes分析‚中國現場統計研究會2005年學術年會‚數理統計與管理‚...
該教材共12章,其中第1至5章是機率論部分,包括隨機事件與機率、隨機變數及其機率分布等;第6至10章是數理統計部分,包括數理統計學的基本概念、參數估計等;第11至12章是隨機過程部分,包括隨機過程的基本知識等。成書過程 《機率論與數理統計》在原有教材的基礎上最佳化整合機率統計課程教學內容,將理論內容、套用...
第3章參數估計99 3.1點估計99 3.1.1矩估計99 3.1.2極大似然估計102 習題3.1107 3.2估計量的評價標準108 3.2.1無偏性108 3.2.2有效性111 3.2.3相合性112 3.2.4最小均方誤差估計113 習題3.2114 3.3一致最小方差無偏估計115 3.3.1RaoBlackwell定理與充分性 原則116 3.3.2CramerRao不...
Consistency, 相合性 Consistency check, 一致性檢驗 Consistent asymptotically normal estimate, 相合漸近正態估計 Consistent estimate, 相合估計 Constrained nonlinear regression, 受約束非線性回歸 Constraint, 約束 Contaminated distribution, 污染分布 Contaminated Gausssian, 污染高斯分布 Contaminated normal distribution, ...
7.1矩估計方法與百分位數匹配方法 7.1.1矩估計原則 *7.1.2百分位數匹配方法 7.2極大似然估計方法 7.2.1似然函式與極大似然估計 *7.2.2不同分布的數據、刪失數據、不獨立數據情形的極大似然估計 7.3估計優良的一些標準 7.3.1估計的偏差與無偏性 7.3.2估計的相合性要求 7.3.3估計量的均方誤差、...
§11.5 均方微積分與隨機微分方程 一、隨機序列的均方收斂 二、隨機過程的均方連續 三、隨機過程的均方積分 四、隨機過程的均方導數 五、隨機微分方程 §11.6 平穩隨機過程 一、定義及例 二、相關函式 三、弱平穩隨機過程的功率譜密度 四、遍歷性定理 §11.7 時間序列與離散鞅 一、時間序列分析 二、中國消費...
3. 王成名、秦永松, 多元線性回歸中回歸係數的線性經驗Bayes估計[J], 套用機率統計, 1994年第10卷第4期, 371-378.4. 秦永松, 截斷數據下非參數回歸函式估計的強相合性[J], 套用機率統計, 1993年第 9 卷第4期, 16-21.5. 秦永松, 非參數回歸函式混合型估計的均方收斂性[J], 套用機率統計, 1992年第8...
11.5 均方微積分與隨機微分方程 一、隨機序列的均方收斂 二、隨機過程的均方連續 三、隨機過程的均方積分 四、隨機過程的均方導數 五、隨機微分方程 11.6 平穩隨機過程 一、定義及例 二、相關函式 三、弱平穩隨機過程的功率譜密度 四、遍歷性定理 11.7 時間序列與離散鞅 一、時間序列分析 二、中國消費與...
2.3.4 核密度估計的大樣本性質 2.3.5 相依樣本下核密度估計 2.3.6 刪失數據下核密度估計 2.3.7 測量誤差數據下核密度估計 2.3.8 缺失數據下核密度估計 2.3.9 相關文獻及成果註記 2.4 最近鄰密度估計 2.4.1 最近鄰密度估計的定義 2.4.2 最近鄰密度估計的均方誤差 2.4.3 最近鄰密度估計的...
11.1 均方收斂的性質與判定準則 290 11.1.1 均方極限的性質 290 11.1.2 均方收斂判定準則 292 11.2 均方連續、均方導數和均方 積分 293 11.2.1 均方連續 293 11.2.2 均方導數 295 11.2.3 均方積分 298 11.3 隨機微分方程 301 11.4 伊藤隨機微積分及微分方程 303 11.4.1 伊藤隨機積分 303 11...
4. 一種Sieve極大似然估計的漸近性質 5. 一類特殊PP回歸模型的估計 6. 序約束下兩樣本總體參數的Bayes估計 7. 序約束下ARCH模型的最小二乘估計 8. 序約束下ARCH0_2模型參數估計與檢驗 9. 投影追蹤經驗分布的極限分布類與常見重要分布類的關係 10. 投影追蹤回歸逼近的均方收斂性 11. 隨機變數的隨機比較 12....