回归估计

词组短语

regression estimate

与回归估计相关的网络例句 [注：此内容来源于网络，仅供参考]

In this paper, the regression estimation for multivariate simple random sampling and stratified sampling is discussed, it is proved that this method is more available than the estimation without auxiliary variable, and some statistical inferences of population mean are given.

文章系统地讨论了多元简单随机抽样及分层抽样的回归估计法，说明与无辅助信息抽样相比，回归估计法是一种更有效的方法，并得出了总体均值的一些统计推断。

The contents from the third chapter to the fifth chapter are the kernels which are a series of applications of generalized regression model and generalized regression estimator. At first, this paper constructs ratio model, linear regression model, post-stratified regression model and nonparametric regression model through different regressive relationship between auxiliary variable and study variable.

首先是依据辅助变量与研究变量之间回归关系的不同，分别建立比率模型、线性回归模型、事后分层回归模型和非参数回归模型，然后再利用第二章中推导出的广义回归估计理论，对各种回归模型辅助下(来源：A4bBC12论文网www.abclunwen.com)的估计方法进行了系统性研究，从而构成了模型辅助估计方法的整个研究体系。

The core of this paper is to analyze and probe into ridge regression from different ideas, such as the existence of ridge parameter K, the choiceness of ridge estimation K , the choice of ridge parameter K and the methods of regression coefficients.

本文简单介绍了主成分回归，阐述了主成分估计方法的原理和优缺点；重点是从不同的角度不同的思想出发，对最常见的岭回归估计法进行了深入的探讨：岭参数K 的存在性，岭估计的优良性，岭参数K 的选择方法等。

In pattern recognition, regression estimates, the estimated probability density function, and other aspects of application.

在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用。

So it is necessary to learn through the properties of the 2SLS estimator and suitable method in different cases.

所以在使用工具变量回归之前，有必要对工具变量回归估计的性质及各种情况下适用的方法有一个透彻的了解。

The nonparametric methods include kernel method and local linear method.

这一章主要分析了经典的VaR和CVaR方法存在的缺陷，进而介绍了核回归估计法和局部线性估计法，将其运用到VaR和条件VaR的计算过程中，并将几种方法的结果加以比较。

How to evaluate the fatality radius when its probability is given is also analyzed, a regression estimate method based on Support Vector Machine is proposed to solve this problem.

本文对给定发生概率时如何确定死亡半径也进行了分析，采用基于支持向量机的非线性回归估计方法对死亡半径进行估计。

Some troubles emerge when we use regression estimator in such a case:in a continuous survey research,when the prior sample and the present sample are independent and they have different elements,we can not compute the regression coefficient.

作连续调查研究抽样时经常用到回归估计。如果前后两个样本相互独立，并且它们所包含的元素不同，就无法直接计算出回归系数。

For a seemingly unrelated regression system consisting of m equations, we propose a new type of estimator called pre test ridge regression estimator by combining the idea of preliminary test and ridge regression methodology and establish some statistical properties of PTRRE.

对于由 m个相依线性回归方程组成的线性回归系统，本文作者基于岭回归估计和预检验估计，提出了回归参数的一种新型估计，即预检验岭回归估计。并讨论了它的统计性质。

Simple random sampling; stratification ; ratio and regression estimates; systematic sampling, subsampling; cost functions and choice of optimal design; estimation procedures.

简单随机抽样，分层抽样、比率和回归估计，系统抽样、次级抽样，成本函数与最优设计选择；估计过程。

与回归估计相关的网络解释 [注：此内容来源于网络，仅供参考]

regression estimate：回归估计

regression equation 回归方程 | regression estimate 回归估计 | regression fallacy 回归谬误

regression estimate：回归估计量

regression equation 回归方程 | regression estimate 回归估计量 | regression estimator 回归估计量

regression estimate：回归估计值

回归误差 regression error | 回归估计值 regression estimate | 回归估计量 regression estimator

separate regression estimate：分别回归估计值

separate ratio estimate 分别比率估计值 | separate regression estimate 分别回归估计值 | separate ring 分离型套圈

linear regression estimate：线性回归估计值

linear regression equation 直线回归方程 | linear regression estimate 线性回归估计值 | linear regression method 线性回归法

stratified regression estimate：分层回归估计

stratified ratio estimate 分层比率估计 | stratified regression estimate 分层回归估计 | stratified relief 层状地貌

multiple linear regression estimate：多元线性回归估计

线性回归校正方法:Linear regression correction approach | 多元线性回归估计:multiple linear regression estimate | 局部加权线性回归:locally weighted linear regression

regression estimator：回归估计量

regression estimate 回归估计量 | regression estimator 回归估计量 | regression function 回归函数

regression line：回归直线

regression estimate 回归估计 | regression line 回归直线 | regression model 回归模型

best linear unbiased estimate：最佳线性无偏估计

线性最小方差预测:Linear minimum square error forecasting | 最佳线性无偏估计:best linear unbiased estimate | 多元线性回归估计:multiple linear regression estimate