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1)  multivariate nonparametric model
多元半参数模型
2)  Semiparametric models
半参数模型
3)  semi-parametric model
半参数模型
1.
Separation of systematical errors in processing high precision baselines based on semi-parametric model;
基于半参数模型的高精度GPS基线处理中系统误差的分离
2.
The text of several different methods of estimation of the weight function selection of details,and the estimated parameters of sound thinking applied to the semi-parametric estimation model,a semi-parametric model robust compensation generalized least squares estimation,through their example of stability,come to a conclusion.
对几种不同的估计方法的权函数选取进行了详述,并将参数稳健估计的思想应用到半参数模型估计中,提出了半参数模型抗差广义补偿最小二乘估计,通过算例对其稳健性进行了比较,得出了结论。
3.
There are two crucial steps in resolving semi-parametric model.
通过算例 ,将基于L \|曲线法确定平滑因子的半参数模型解算方法和其他方法进行了比较。
4)  semi-parameter model
半参数模型
1.
The hypothesis testing method is used to test if there are systematic residuals in the model of the measurement adjustment,and semi-parameter model is used to separate the systematic residuals for the mathematic models with systematic residuals.
用假设检验方法检验测量平差模型是否存在系统误差,对存在系统误差的数学模型用半参数模型分离出系统误差,利用三次样条函数拟合系统误差,将系统误差参数化,达到精化平差模型的目的,结果说明半参数模型能有效修正参数模型中的系统误差。
5)  Semiparametric model
半参数模型
1.
Least square nearest neighbor estimator of non-linear semiparametric models;
非线性半参数模型最小二乘近邻估计
2.
Penalized least squares for semiparametric models under stochastic censored;
随机删失下半参数模型的补偿估计方法
3.
In order to surmount many deficiencies in determining the parameters of plate movement by least square(LS) method,we have set up a semiparametric model based on compensated LS principle.
结果表明,利用半参数模型求解板块运动参数,在观测台站数目较多且分布较均匀的情况下,与NNR-NUVEL1A模型的解算结果具有较好的一致性;较之于最小二乘方法,半参数板块运动模型的解释能力更强。
6)  semiparametric regression model
半参数回归模型
1.
Asymptotic behavior of semiparametric regression model under missing data;
缺失数据下半参数回归模型的渐近性质
2.
Local linear smoothing to semiparametric regression model under missing response data;
缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑
3.
Convergence rates of M-estimates in a semiparametric regression model;
一类半参数回归模型中M估计的收敛速度
补充资料:多元线性回归模型
分子式:
CAS号:

性质:假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1,x2,…,xm的线性函数,但表达其线性关系的系数是未知的,要根据输入输出的n次观察结果(c11,x21,…,xml,yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值,所得到的模型为多元线性回归模型。

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参考词条