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文献详细Journal detailed

混合系数线性模型参数的新估计与LS估计的比较
Comparison Between a New Estimation and Least Square Estimation of Parameter in a Linear Model with Mixed Coefficients

作  者: ;

机构地区: 辽宁工程技术大学理学院

出  处: 《三峡大学学报(自然科学版)》 2009年第1期110-112,共3页

摘  要: 混合系数线性模型在连续测量数据的情况下,给出了固定系数α和随机系数期望b的一种新估计.在均方误差的意义下,证明了混合系数线性模型参数的新估计优于最小二乘估计(LS估计),并给予了应用举例. For the repeated-measures data model, a kind of new estimation about fixed coefficient a and random expectation b is obtained. This estimation is proved better than least square estimation(LSE) under MSE. Finally, an example is given.

关 键 词: 线性模型 参数估计 均方误差 最小二乘估计

领  域: [理学] [理学]

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