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基于压缩主成分估计的预测优良性的一个充要条件
  • ISSN号:1001-9847
  • 期刊名称:《应用数学》
  • 时间:0
  • 分类:O212.1[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]华中科技大学数学与统计学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671047)
中文摘要:

本文在均方误差矩阵判别准则和风险函数的差别准则下,对广义线性模型的最优预测与经典预测的优良性进行比较分析,获得了比较基于压缩主成分估计的两类预测优良性的充要条件,并运用统计模拟对该充要条件进行了实证分析.

英文摘要:

Considering the generalized linear regression model and its prediction problem of biased estimation, this paper discusses its superiority of the optimal and classical predictors based on the shrunken principal estimator by criteria of mean square error matix and risk function. A necessary and sufficient condition of comparison of its superiority is given under the condition of above criteria. Apply simulation to give corroboration of the conclusion.

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期刊信息
  • 《应用数学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:李大潜
  • 地址:武汉珞喻路1037号华中科技大学逸夫科技大楼南楼902室
  • 邮编:430074
  • 邮箱:yysx_hust@163.com
  • 电话:027-87543831
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9847
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1184/O1
  • 邮发代号:38-61
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4139