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1)  misspecified multivariate linear model
错误指定多元线性模型
1.
Under the quadratic loss function and PC Criterion, the superiority of the mixed regression estimator over the least squares estimator is studied for the misspecified multivariate linear model in this article.
在二次损失函数和Pitman Closeness(PC)准则下,本文研究了错误指定多元线性模型中回归系数的混合估计相对于最小二乘估计(ISE)的优良
2)  misspecified regression model
错误指定回归模型
3)  misspeeification
错误指定
1.
Firstly, we present an optimal Bayes estimator (BE) of the multivariate linear regression model under misspeeification.
第一种情形,我们得到了错误指定回归模型的Bayes估计,获得了在矩阵损失准则下Bayes估计相对与最小二乘(LS)估计的优良性,并得到了它的容许性和预报的一些结果;第二种情形,我们得到了错误指定回归模型回归系数的混合估计,获得了在矩阵二次损失和Pitman Closeness(PC)准则下Bayes估计相对与最小二乘(LS)估计的优良性;第三种情形,我们得到了在错误先验假定下回归系数的Bayes估计,并获得了在矩阵损失和后验Pitman Closeness(PPC)准则下Bayes估计相对与最小二乘(LS)估计的优良性。
4)  multiple linear model
多元线性模型
1.
Objective The work was designed to estimate the relative importance of each variable in multiple linear model.
目的 :在多元线性模型中 ,估计各自变量的相对重要性。
5)  Multivariate linear model
多元线性模型
1.
Admissible linear estimators of regression coefficient in a multivariate linear model;
多元线性模型回归系数的所有可容许线性估计
2.
<Abstrcat>Based on the multivariate linear model with arbitrary rank, the unknown observation matrix was predicted by using the known observation matrix.
研究了任意秩多元线性模型中最优线性无偏预测的稳健性,即对任一线性可预测变量,得到了其关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件。
3.
The conditional optimal prediction of the conditional predictable variable in the multivariate linear model with arbitrary rank and linear equality constrains was investigated.
研究了带线性等式约束下任意秩多元线性模型中条件可预测变量的最优预测。
6)  the mutivariate linear regression analysis
多元线性模型法
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