广义相关系数相关论文
线性模型是非常重要的一种统计模型,它包括一系列统计模型,例如线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型等等。许多医学、经济......
相关分析起源于统计学时期,发展到至今仍然是一个热门的研究方向,通常使用相关系数作为衡量两个随机变量或两路信号之间的关系强弱......
变量选择对高维数据的处理起着至关重要的作用。Fan和Lv(2008)提出了一种基于Pearson相关系数的高维变量选择方法(SIS)。但Pearson......
高炉冶炼过程是一个大时滞、强非线性的系统,现有的高炉炉温预测模型不够准确,因此,建立了基于香农熵的广义相关系数时滞分析模型......
基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的盲信号分离(BSS)算......
提出了一种改进的关联规则生成算法,其目的是在大型数据库中能够高效的发现关联知识.为了达到这个目标,将泛逻辑中的广义相关系数......
讨论了线性加权回归模型中最小二乘(LS)估计与最佳线性无偏(BLU)估计的一种相对效率问题,即e5(β,∧), 并研究了它的下界及其与广......
相关分析是描述两个或两个以上变量间关系密切程度的统计方法.本文主要讨论随机向量间的相关性,重点地讨论了总体简单相关系数、复......
本文提出了广义G-M模型中参数β的BLUE β*和LS估计的一种新的相对效率,对其与其他两种相对效率的关系及其下界进行了研究,并讨论......
研究了用普通最小二乘估计代替混合回归模型的混合估计对估计精度及一组数据和多组数据所产生的影响大小;建立了这些影响统计量和......
【目的】完善生物性状非线性相关性的广义相关系数理论体系，为实际育种工作提供一套完整的理论体系。【方法】采用构造综合指标，借助......
借助于一元线性回归模型,采用矩法,提出描述生物性状间不同组合的非线性广义相关系数.定义了各性状的总相关信息量及其相关贡献率,......
Weldsch-Kuch(1979)提出了一个度量数据对最小二乘估计影响大小的统计量。吴诗泳等讨论了这个统计量与相关系效的关系。本文提出了......
本文提出了采用互信息度量水文模型不确定性的基本方法。首先,采用互信息来描述水文变量之间的高维非线性相关关系,估计在现有水文......
多元分析的一个重要内容就是研究随机向量之间的关系。对于不同类型的矩阵A和B，讨论了随机向量X和Y的典型相关系数与AX和By的典型相......
为了完善多维随机向量各分量不同组合间的广义相关系数理论,以期为实际应用工作提供一种新的相关分析方法.本文借助于一元线性回归......
提出了奇异线性模型中参数β的最佳线性无偏估计（BLUE）相对于最小二乘估计（LSE）的一种新的相对效率,并给出了该相对效率的下界,最后讨......
对于线性模型未知参数的最小二乘估计，对于一种新的相对效率，研究了它与某些广义相关系数的关系，并且取得了比较满意的结果。......
UB代数是理想状态(广义相关系数h=0.5,广义自相关系数k=0.5)下泛逻辑的代数系统.本文引入UB代数滤子的概念,讨论了UB代数的一系列......
对于Agent之间交互作用的研究是多Agent系统研究领域中的一个重要方面。Agent的行为决策作为在进行交互作用时的关键过程,更引起研......
从距离角度和效率角度研究了一组数据和多组数据缺落值估计的影响,建立了剔除一组数据时Cook距离与复相关系数的等式关系,剔除多组......
对于线性模型ｙ＝Ｘβ＋ε，Ｅ（ε）＝０，Ｃｏｖ（ε）＝Ｖ〉０，本文研究了一种新的相对效率ｅ２（β（Ｄ））＝ｔｒＣｏｖ（β）／ｔｒＣｏｖ（β）Ｄ））与Ｈ广义相关系数γＨ（β（Ｄ），β）和张尧庭所定义的一种广义相关系数γｚ（β（Ｄ），β＊）的关系，且......
提出了一种改进的关联规则生成算法，其目的是在大型数据库中能够高效的发现关联知识。为了达到这个目标，将泛逻辑中的广义相关系数与......
本文用Ｗ－Ｋ统计量探测数据集对Ｍｉｎｉｍａｘ线性估计影响的大小，建立了它与广义相关系数的联系。......
该文对于线性模型y=Xβ＋ε,E（ε）=0,cov（ε）=V〉0,从最大特征根出发．定义了相对效率e5（β（D））=λ1（cov（β^＊））/λ1（cov（βD））,研究了e5（β（D））的下界为Wn-p......
定义了一般线性模型参数的最小二乘估计（LS估计）与BLU估计的一种新的相对效率，给出了当设计矩阵满秩，协方差阵非负定时这种相对效率的......
在奇异线性模型下利用2个矩阵特征根比值的最小值推广了Euclid范数定义的2种相对效率.文中研究了它们的下界,并给出了2种相对效率......
对于线性模型y=Xβ+ε,E(ε)=0,cov(ε)=V>0,在错误地把协方差阵取为cov(ε)=D>0的条件下,对于一种新的相对效率,本文研究了它与某......
对于广义G—M模型，如果最小二乘估计（LSE）与最佳线性无偏估计（BLUE）相等，就可以用LSE代替BLUE反之，用LSE代替BLUE就要蒙受一些损失．有时，这......
借助典型相关系数 ,对场与场的关系进行分析 ,并由短期气候预测理论与实践以及线性方程组理论 ,提出了多因子场预测未来要素场的新......
本文探讨了信息论中平均互信息和广义相关系数的关系。证明了平均互信息的可加性，在此基础上得到了广义相关系数不等式，并给出了等式......
对线性模型的最小二乘估计（LSE）与最佳线性无偏估计（BLUE）定义了一种新的相对效率，新的相对效率定义为最小特征根的比值，之后研究了它的......
用方差比和广义方差比作为影响度量,从估计效率角度研究数据的剔除对加权回归模型的影响.建立了这两个影响度量与相关系数和广义相......
本文引入线性回归及线性相关,研究二阶矩,给出了简明计算公式。...
从距离角度讨论一次剔除多组数据对Almon估计产生的影响大小，得到了它与广义相关系数之间的不等式关系，给出了影响的上下界。同时讨......
讨论了数据的剔除对Almon估计的影响，提出了一次剔除多组数据时度量数据对Almon估计影响的W—K统计量，建立了此度量与广义相关系数之......
该文从最大特征根出发,定义了相对效率e4(β),研究了当设计矩阵X满秩,协方差阵∑正定时e4(β)的下界为δpλn-p+1/(δ1λ1),讨论了......
研究了广义相关系数与线性相依的关系，并应用这些结果刻划了最佳线性无偏估计的稳健性。......
...
从估计效率角度研究数据对延迟模型的影响。建立了度量数据对延迟模型影响的两个度量，并的找到了影响度量与相关系数和广义相关系之......
【正】 相关分析是研究变量之间不确定依存关系的统计分析方法。相关系数则是反映变量间相关程度及方向的指标。由于变量计量不同,......
为了解决不同数据源集成时的语义冲突，实现语义共享，首先必须要进行语义相关属性识别。针对不同类型的语义相关属性及其实例的表达形......
本文提出了广义Ｇ－Ｍ模型中参数β的ＢＬＵＥ－β的ＬＳ估计β的一咎新的相对效率，对其与其他两种相对效率的关系及其下界进行了研究，并了它与广义相关系......
提出了描述变量间包括线性和非线性和相关程度的一种以互信息为基础的广义相关系数指标Rg，给出三种算法：等间距法、等概率法和等概率......
本文首先解决两个随机向量在线性变换下的广义相关系数的极值问题,讨论了这个问题与线性模型的估计效率及最优预报的联系。......
定义了广义线性模型中参数的最小二乘估计（LSE）与最佳线性无偏估计（BLUE）的一种新的相对效率，这种相对效率定义为参数估计量的协方差阵......
以往分析变量间相关性时，大多局限于仅反映线性相关程度的互相关函数或自相关函数上，但我们所研究的问题，却常常是非线性，因而对这种非......
