聚集数据相关论文
为了有效的支持决策分析,近几年人们提出了数据仓库的概念。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,......
对线性模型M={Y,Xβ,σ∑}和变换后的模型M={FY,FXβ,σF∑F′},其中F是任意矩阵,X可以列降秩,∑可以奇异,该文给出了:1.M下Xβ的......
讨论在聚集数据情形下,具有附加信息的线性回归模型的参数估计,提出了回归系数的聚集混合估计,研究了该估计相对于Peter-Karsten估......
对于聚集数据的线性模型,本文给出了参数β的聚集改进Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计和相对于Peter—Karsten估计的两种......
对于聚集数据的线性模型,给出了广义聚集Liu估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.......
当线性模型中的变量间存在复共线性时,常用有偏估计代替无偏估计。其中广义岭估计是研究较多的一种有偏估计。很多实际问题只能观......
对于聚集数据的线性模型,给出了参数的改进广义岭估计,并提出了改进广义岭估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.......
目的探讨组合聚集数据和个体数据的多水平Meta分析模型及其在医学领域的应用.方法以组合文献检索的马来酸罗格列酮临床试验数据和......
对于聚集数据的广义线性模型：Y=Xβ＋u,Eu=0,Var（u）=σ2∑,提出了二种有偏估计：岭估计β（k）与改进岭估计β（k）。在均方误差意义下,研究了它们......
对于聚集数据的线性模型，本文给出了Peter--Karsten估计相对于最佳线性无偏估计的一个相对效率，得到了相对效率的下界，讨论了该相对效......
在数据仓库、大量交易记录系统、移动计算、联机分析处理系统(OIAP)等许多领域中聚集数据的处理是一个非常重要的核心问题。该文首......
对于聚集数据的线性模型,提出了二种有偏估计,在均方误差（MSE）意义下,讨论了它们的优良性质,并将这二种估计进行了比较.本文提出的估......
有偏估计方法是近代回归分析的常用方法．本文研究聚集数据的线性模型参数的有偏估计问题，在欧氏模之比意义下给出了参数的有偏估计的......
对于聚集数据的线性模型，给出了参数的广义岭估计及改进的广义岭估计的定义，并提出了广义岭估计及改进的广义岭估计在推广的欧氏模之......
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文献（１）给出了聚集数据的线性模型参数的两种估计方法，本文提出一种新的估计方法，并在理论和数值模拟方面证明了新估计较原估计有更高的......
数据管理提供工具和方法，使集成和工作流通过不同的系统，并且存储主要的数据、事件、过程和生产信息。它用组织、同步、归档建立了一......
就聚集数据的线性模型参数估计的相对效率，作者提出一种新的定义──加权相对效率，并给出其上、下界．同时还讨论了加权相对效率与文献......
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