1) robust Bayes statistic
稳健Bayes估计
2) optimal robust bayes estimation
最优稳健Bayes估计
3) optimal Bayes robust point estimator
最优Bayes稳健点估计函数
4) robust estimation
稳健估计
1.
Application of robust estimation methods to anomaly appraisal of stream sediment survey in Xinhure area,Inner Mongolia;
稳健估计方法在内蒙古新忽热地区水系沉积物测量异常评价中的应用
2.
Computing Road Line Type Parameters with Hough Transform and Robust Estimation;
利用Hough变换和稳健估计计算道路线形参数
3.
Robust estimation and analysis of investigation data in forest resource.;
森林资源调查数据的稳健估计及分析
5) robust estimate
稳健估计
1.
In this paper, the method of calculating rock shear strength value, C,f with the M robust estimate is presented, the calculating model and method are given.
提出了Ｍ－稳健估计计算岩体抗剪强度参数Ｃ，ｆ值的计算模型和方法。
2.
Summing up the basic theories of the robust estimates for linear parametric models,this paper discussed the determination method of the weight-factor for M estimates,put forward the robust estimates of the semiparametric regression model,and derived the basic formulae .
基于此,首先在总结线性参数模型稳健估计基本理论的基础上,论述了M估计权因子的确定方法。
3.
In this paper,based on the fact that nonnormal values usually exist in the observed values, and making use of the thought of robust estimate in statistics,we construct new square error function,and get the new BP neural network algorithm.
根据观测值中常存在奇异点的情况,借鉴统计中的稳健估计的思想,对BP神经网络构造了新的误差平方和函数,并给出了新的相应的算法,使BP神经网络能较好地用来进行观测值存在异常点时的非线性回归分析。
6) robust M estimation
稳健M估计
1.
And it not only raises the accuracy but also make the error gradually converge,through measuring uncertainty of robust M estimation method correcting data.
提出基于M估计准则的稳健回归方法拟合动态回归曲线;通过对稳健M估计方法修正后的数据进行不确定度评定,表明此方法不仅可以提高数据的精度,而且能够使数据的误差逐渐收敛。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条