似乎不相关线性模型线性约束下参数估计的一个最优性

本文讨论似乎不相关线性模型在齐次线性约束条件下的参数估计，给出了条件可估函数c＇β在条件lβ=0下的最佳线性无偏估计c＇βl，然后从一个新的角度刻划了估计c＇βl的一个最优性，即c＇βl落在以被估参数c＇β为中心的任意一个球内的概率不小于任一个满足Lβ=0的线性无偏估计落在此球内的概率。     

线性约束回归问题的几个算法

由实际问题建立的多元线性回归模型Y=Xβ+e,有时要求β满足某些线性约束条件,成为约束二次规划问题。利用数学规划方法给出求解线性约束回归问题的几个不同的算法,并给出计算实例以予比较。     

广义线性模型线性约束下参数估计的一个最优性

本文研究广义线性模型在齐次线性约束条件下的参数估计,给出了条件可估函数c‘β在条件Lβ=0下的最佳线性无偏估计c‘(β^)GL,然后从一个新的角度刻划了估计c‘(β^)GL的最优性,即c‘(β^)GL落在以被估参数c‘β为中心的任意一个球内的概率不小于任一个满足Lβ=0的线性无偏估计落在此球内的概率.     

带约束最小二乘估计的分布

给定正态最小二乘线性模型Y=Xβ+ε,E(ε)=0,E(εε′)=σ~2V,V满秩,在线性不等约束条件下,本文证明了带不等约束最小二乘估计服从正态分布。     

多元线性模型回归系数的混合估计

本文采用混合估计β_(?)~*来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec(B),证明了当多元线性模型随机误差阵向量化的协差阵已知时,混合估计B(?)~*的均方误差MSE小于β的LS估计β~*的MSE。     

矩阵损失下带约束多元线性模型回归系数可容许线性估计的特征

讨论矩阵损失下带约束多元线性模型中线性估计的可容许性问题,证明了约束条件下多元线性模型中线性估计KB的可容许性与约束条件下一元线性模型中线性估计Kβ的可容许性具有等价性;根据这一特征得出了多元线性模型中线性估计KB的估计LY是可容许估计的充要条件。     

多元线性FRM结构参数的约束LSE的强相合性

多元线性函数关系模型(FRM)是多元线性Errors—in—Variables统计模型的一种，该文针对具有一般误差协方差阵结构的多元线性FRM，在一定的条件下证明了其结构参数的约束最小二乘估计量的强相合性。     

带有线性约束的共同回归系数矩阵线性估计的泛可容许性

针对带有线性约束的多元共同均值回归模型，在泛优良性准则下，得到了其共同均值参数矩阵的线性函数的线估计是泛可容许的必要条件，进而给出了在不同的线性约束条件下，Ｈ的泛可容许估计类之间的一种刻划。     

部分线性可加模型的约束估计

文章讨论部分线性模型在约束情况下的估计问题.在一般的线性约束条件下利用两种方法构造参数分量的约束估计;当参数部分附加随机约束条件时,依据混合估计方法与Profile最小二乘方法,构造参数分量的随机约束估计;讨论一般约束估计和随机约束估计的关系.     

椭球约束下线性模型协方差扰动的影响分析

讨论了椭球约束下协方差阵扰动模型和数据删除模型对线性回归参数的影响问题,给出了在椭球约束下G-M模型与椭球约束下一般线性模型及在椭球约束下数据删除模型中回归参数的估计之间的关系.     

关于回归参数估计方法的探究

线性模型广泛应用于工业、生产、经济、社会等领域,本文对模型中的参数作了最小二乘估计,讨论了最小二乘估计的优点和缺点。针对这种方法的不足,提出了对模型参数的线性约束估计,同时对其优点作了讨论。     

非齐次等式约束下奇异型线性回归模型的广义条件岭估计

文章对线性回归模型参数有偏估计做进一步研究,提出了在非齐次等式约束下奇异型线性回归模型参数的广义条件岭估计,并给出它的一些性质,而且证明了在一定条件下,在均方误差阵和广义均方误差意义下,广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计.最后,通过实际数据进行实证分析,得到了取不同岭参数矩阵时对应的广义条件岭估计及其MSE,验证了广义条件岭估计优于约束最小二乘估计的充分条件的正确性.     

对信道过模型具有鲁棒性的基于线性组合-子空间法的信道盲辨识

当信道被过估计时，用标准子空间法可得到多个线性独立的信道估计，而真正的信道向量处在这些线性独立解所张成的范空间内．通过引入约束条件，信道向量可以被唯一确定,在快速收敛的同时，对信道过估计具有很高的鲁棒性．     

约束系统的降阶输出反馈控制方法

探讨约束系统的降阶输出反馈控制器设计和吸引域估计问题。借助饱和函数的LDI（linear differential inclusion）描述形式，运用辅助反馈矩阵，得到了椭球集在吸引域内不变的充分条件，提出了一种具有最大吸引域的降阶输出反馈控制器的设计方法。     

变换下回归模型的似然估计

研究了对响应变量作变换后成线性回归模型的参数估计问题.当变换是非参数时,用分段线性函数来逼近非参数变换,把非参数问题化成参数问题.当变换是参数时,求出了似然估计的显示解并证明了其强相合性,同时讨论估计的条件分布.     

不确定系统约束条件下的控制问题

讨论了线性不确定系统在控制能量受限下的能控性问题,给出了判定不确定系统完全能控的充分条件,证明了线性不确定系统控制能量受限下的能控性的几个判据,对控制能量受限下状态不能控也给出了一个判据。     

多元约束线性回归中异常值检验

讨论了带约束的多元线性回归模型中异常值的检验问题,证明了带约束的多元数据删除模型与相应的均值漂移模型的统计量之间的等价性,得到了异常值检验的似然比统计量及其分布。     

Cox模型中参数满足线性不等式约束的似然估计

研究了Cox比例风险模型中协变量部分缺失且参数满足线性不等式约束下的极大似然估计问题。在实际问题中，特别是对生存分析的研究中，数据经常会出现删失、截断、缺失的情况。本文利用EM算法和约束下优化算法得到的数据部分缺失且参数满足线性不等式下的极大似然估计。     

非齐次等式约束线性回归模型的条件根方估计的效率

对非齐次约束线性回归模型的狭义条件根方估计和广义条件根方估计进行讨论.利用相对效率定义比较两种根方估计的效率,证明在一定条件下,广义条件根方估计的效率不低于狭义条件根方估计,在根方参数的限制下比较了它们的下界之间的关系,从而可选择适当的根方参数,使广义条件根方估计就均方误差而言更具有良好的性质.     

带有等式状态约束的多传感器数据融合算法

在状态估计理论的实际应用中,状态向量常常包含可以预先获知的约束信息,有效地利用这些先验信息可以进一步明确状态元素之间的关系,理论上可以提高对系统的状态估计精度.针对约束滤波的已有研究成果,将其引入到多传感器系统,提出了约束系统多传感器数据融合算法.通过建立线性等式约束方程,将传统卡尔曼滤波结果投影到约束子空间,然后对局部传感器的约束滤波结果采用分布式最优加权融合,并且通过协方差匹配技术检测观测数据异常的传感器,使之不参与到数据融合中.仿真结果表明,约束系统分布式加权融合算法的有效性和可行性,并且比集中式融合算法具有更好的稳定性.