1) Semi-parametric STLS estimator
半参数对称修剪最小二乘估计
2) semi-parametric least-squares kernel estimator
半参数最小二乘核估计
1.
Besides these, the two-step semi-parametric estimator and semi-parametric least-squares kernel estimator are described.
并且介绍了半参数两步估计以及半参数最小二乘核估计,并讨论了正规矩阵和光滑参数集中常用的选取方法,进行信号参数估计,将参数最小二乘估计分别与半参数两步估计和半参数最小二乘核估计进行了比较,验证了半参数模型估计的优越性。
3) Semiparametric generalized least squares estimation (SGLSE)
半参数广义最小二乘估计
4) Method of minimum squares
最小二乘参数估计
5) rectified least square estimate
修正的最小二乘估计
1.
On the basis of the above reason,this paper suggests another new estimate method that is rectified least square estimate.
传统的最小二乘估计在处理一般线性回归模型的参数β和σ2的估计问题时,若遇到异常数据模型拟和得往往不好,现提出另一种估计方法:修正的最小二乘估计。
6) squares algorithm with parameters correction
参数修正最小二乘算法
1.
Based on analysis of experiment data,a least squares algorithm with parameters correction is proposed.
通过分析实验数据,文中提出了一种参数修正最小二乘算法,实验结果表明该算法简单且补偿效果比较好。
补充资料：可乘
1.可以利用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条