导读:本文包含了序约束最小二乘估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:带有二次不等式约束的广义最小二乘问题,带有二次不等式约束的标准最小二乘问题,条件数,小样本统计条件数估计
序约束最小二乘估计论文文献综述
李金艳[1]（2019）在《带有二次不等式约束最小二乘问题的范数型条件数和小样本条件估计》一文中研究指出近年来,带有二次不等式约束的广义最小二乘问题(general least squares with quadric inequality constraint,GLSQI)具有广泛的应用背景,对于GLSQI问题的数值算法自1980年就已经涌现出来.而对于GLSQI问题的扰动分析也是数值代数领域的重要研究课题.在本篇论文中,我们利用Gratton~([23])的结果,研究了GLSQI问题的范数型表达式,并给出显式表达式.此外,我们还从表达式上证明了它与文献~([13])的表达式在数学上是一致的.并且上述的结果也适用于带有二次不等式约束的标准最小二乘问题(standard least squares with quadric inequality constraint,LSQI).因为GLSQI问题在特定条件下可以退化为线性最小二乘问题,所以我们从数学上证明了GLSQI问题的范数型,分量型和混合型条件数表达式能恢复之前最小二乘问题的范数型,分量型和混合型条件数表达式.由于混合型和分量型条件数的表达式中涉及了Kronecker乘积,导致上述两类条件数的计算比较困难.我们应用小样本统计条件数估计,给出GLSQI问题的小样本统计条件数估计.数值例子显示,我们所给出的估计是有效的.(本文来源于《东北师范大学》期刊2019-05-01）
赵锦园,王磊[2]（2016）在《一种基于约束最小二乘估计的被动目标定位算法》一文中研究指出提出一种基于约束最小二乘法的被动跟踪定位算法,同时为降低算法复杂度,快速有效地得到实时估计的结果,引入序贯估计方法。仿真结果表明,该方法保留了最小二乘法易于工程实现的优点,又有效解决了估计偏置的问题,同时不需要进行初始值的估计,也避免了滤波发散的问题。(本文来源于《声学与电子工程》期刊2016年03期）
周兰萍,夏海峰[3]（2012）在《基于约束最小二乘估计的影响分析》一文中研究指出研究了一类约束条件下的线性回归模型。首先,用Lagrange乘子法得到了刀切约束最小二乘估计;然后,定义了用于影响分析的Cook统计量,并得到了近似Cook统计量;最后,用算例说明了近似Cook统计量的有效性。(本文来源于《湖北师范学院学报(自然科学版)》期刊2012年04期）
徐志军,沈云中[4]（2012）在《附有约束最小二乘配置的信号与观测误差的方差分量估计》一文中研究指出介绍方差-协方差分量估计理论的研究和发展情况,讨论最小二乘配置模型信号与观测误差的方差分量估计问题。在实际应用中,考虑到未知参数间存在几何或物理约束,针对附有约束条件最小二乘配置的方差分量估计的问题,基于Helmert方差分量估计原理,导出相应的计算公式。模拟算例结果表明,利用约束条件能够改善方差分量的估计精度,验证方法的有效性。(本文来源于《测绘工程》期刊2012年04期）
刘湘蓉[5]（2008）在《约束最小二乘估计的优良性》一文中研究指出对于线性模型y=Xθ+ε,ε服从椭球等高单峰分布,未知参数θ满足不等式约束a′θ≥0,证明了在参数估计优良性的集中概率准则下,θ的约束最小二乘估计θ~*优于最小二乘估计θ.(本文来源于《高校应用数学学报A辑》期刊2008年04期）
吴如光[6]（2008）在《约束最小二乘估计关于误差分布的稳健性》一文中研究指出对于设计矩阵X是列降秩的且带有线性约束的线性模型,讨论了约束最小二乘估计关于误差分布的稳健性,给出了误差分布的最大类,使得误差项的分布在此范围内变动时,约束最小二乘估计在均方误差矩阵准则下是最优估计.(本文来源于《西安文理学院学报(自然科学版)》期刊2008年02期）
王宁,张文修[7]（2006）在《模糊线性回归模型的约束最小二乘估计(英文)》一文中研究指出自Tanaka等1982年提出模糊回归概念以来,该问题已得到广泛的研究。作为主要估计方法之一的模糊最小二乘估计以其与统计最小二乘估计的密切联系更受到人们的重视。本文依据适当定义的两个模糊数之间的距离,提出了模糊线性回归模型的一个约束最小二乘估计方法,该方法不仅能使估计的模糊参数的宽度具有非负性而且估计的模糊参数的中心线与传统的最小二乘估计相一致。最后,通过数值例子说明了所提方法的具体应用。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2006年05期）
王晓光,宋立新[8]（2005）在《序约束下ARCH模型的最小二乘估计》一文中研究指出研究序约束条件下自回归条件异方差(ARCH)模型的统计推断. 给出ARCH(q)模型中非负参数(α0,α1,α2,…,αq)的一种最小二乘估计的准则函数, 证明了由此得到参数估计的强相合性. 而且通过讨论在序约束(α1≥α2≥…≥αq)下估计的准确形式及其渐近性, 得到了检验统计量的形式, 从而解决了在参数空间有序约束条件下的假设检验问题.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2005年03期）
钱东海,张建明[9]（2004）在《五点约束最小二乘法估计光流速度场》一文中研究指出提出一种二维光流场快速计算算法 首先求取当前像素点光流约束线与其 8邻域像素点所对应 8条光流约束线的交点 ;其次从 8个交点中选取几何位置处于中间的 4点 ,即速度处于中间值 ,且相互接近的 4点 ,并以其对应的像素点与当前像素点一起构成 5置信点 ;利用 5置信点的光流约束方程构造一超定的方程组 ;最后利用最小二乘法求取当前像素点的光流速度(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2004年09期）
王晓光[10]（2004）在《序约束下ARCH模型最小二乘估计》一文中研究指出自回归条件异方差模型(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity或ARCH)作为一个重要的非线性时间序列模型，近年来得到了迅速发展。实际上，股票价格序列的波动是金融市场中讨论得很多的主题，异方差是客观存在的现象，为了准确地刻划方差波动的这一性质，Engle在1982年开创性地提出了自回归条件异方差模型，Engle和Kraft在1983年把此模型一般化。他们假设预测误差ε_t为某实值离散时间随机过程，并且是某随机过程的随机扰动，即y_t=g(X_t，b)+ε_t，其中X_t是外生变量和y_t的时滞组成的向量，b是均值参数向量。记f_t为截止时刻t的所有信息的信息集合，进一步假设ε_t是某线性回归方程的随机扰动，那么可以建立如下时间序列模型。 时间序列{X_t}，满足其中α_0＞0，a_i≥0，i=1，2，…，q，{ξ_t}(?)N(0，1)，t=1，2，…，且ξ_t与{X_s，s＜t}相互独立。此模型常记为ARCH(p，q)模型。 本文主要研究平稳遍历的ARCH(0，q)模型，即时间序列{X_t}满足其中α=(α_0，α_1，…，α_q)~T∈θ_0={α_0＞0，α_i≥0，i=1，2，…，q，α_1+…+α_q＜1}，Eξ_t=0，Eξ_t~2=1，Eξ_t~4＜+∞，t=1，2，…，且ξ_t与{X_s，s＜t}相互独立。吉林大学硕士学位论文序约束下ARCH模型最小二乘估计2设X卜。，瓜一。，…，X一1，X0，Xl，瓜，…n+q的一段随机样本，记信息集入一:=a我们记，抵为来自此平稳遍历的序列容量为(Xs，s(亡一1).h:(x卜1;a)一a。+al:熟1+…+a。:熟。 =a。+a1Xt--1+一+aoXI--。，L。(a)=Ln(a。，al，…，a。)=艺“(Xt一“a)，(1 .2)其中‘(凡一1;a)一[对一、:(凡一1;a)]2(1 .3) 那么就可以研究使L。(a)在e。上取最小值的最小二乘估计的性质. 令。为参数。的最小二乘估计(LsE)。。的具体形式，可以通过由哭乎2}。一。- 0所得到的一组线性方程组解出.在求解d的时候，我们是通过最优化方法中的 求带约束的极值问题的Kuhn-Tucker方法得到.由于我们求的是最小二乘估计， 因此这里涉及到的最优化方法实际上是有约束的二次规划问题，那么就可以借助 于Ma亡lab，Ma艺heoa亡坛Ca， MaPI。等数学软件的最优化工具箱中的特定函数来求得其最优解.首先，我们要考虑参数a的最小二乘估计d的强相合性.若设d任0。为未知的参数真值，即往证尸(d一动=L 引理1.2.设时间序列{Xt}服从模型自.从E对<十co，那么可以选取参数空间为。1={o叁a。叁M，0叁al+…+a。兰1，a‘)0江=1，2，…，g}，其中M为吉林大学硕士学位论文序约未下ARCH模型最小二乘枯计3 充分大的正常数. 引理L3.设时间序列{瓜}服从模型(1 .l)，E对<+oo，那么对撇。el，d是 EL。(a)关于。的唯一机小值点.其中d为参数真值. 引理1.4.假设时间序列{x‘}服从模型(l .l)，E对<+oo，。。el，那么当 几*+co时，有 几=sup}L。(。)一EL。(a)】一0，a.s. a任el 定理1.1.设时间序列{瓜}服从模型(l .l)，E对<+co，d任e0，那么 P{，溉d二定理1.2.如果定理忍.1的条件成立，d}二1d任eg，那么当n、+co时，有 .02L。(a、_口ZL。(a、.suP}二一活:一二一石下，任六二}一U，a·s.U簇i，j簇q，。产00 aa咬U口布U口健aa布“仁Ul .J口JnZ rl丈八几2 1 1 v.~八u习n、“)。ru叶气八忿一1，“)1一r了，、飞石石歹.一钊一万丽忑产-」}。一;=，a)其中。2是el的内.点集. 定理1.3.假设时间序列{Xt}服从模型(l .l)，E对<+co，d。创，那么双动>0. 引理1.5.假设时间序列{Xt}满足模型户.1)，d。创，且E对<+co，则有去象一去豁[xl一h‘(xt一，;。)]2}a一。么万(o，。2其中沪=E姚军. 下面研究d的渐近正态性， 定理L4.假设时间序列{xt}满足模型自.l)，d〔eg，那么有而(d一司乙N(o，I一‘(d扮21一‘(d))，其中刀2=E姚不.吉林大学硕士学位论文序约束下ARCH模型最小二乘估计4 下面讨论ARcH(0，q)模型参数序关系的检验问题.一般的，对于当前时刻t来说，延迟小的数据对现在的影响比延迟大的要大或至少相等，故要求系数满足一定约束的ARCH模型更切合实际，即参数满足序关系al)QZ)…)a中假设时间序列{凡}满足模型(1.1)，d。创，考虑下面的检验问题H0:傲二a2=一=峋v.s.HI一H0·其中Hl:al)aZ)…)峋记C={a:Ql)aZ)…)a。}，犷=(鱿，鱿，…，弓)T是参数a在约束集合c门e。上的最小二乘估计，集合C可以改写成 C={a:a了a)o，么=1，2，…，q一}， 其中。‘一(0…01廿呈。…0)T，、一1，2，…，。一1. 假设J是集合{1，2，…，q一l}的子集.记 BJ={a:叮a=0，坛。大叮a>0，乞贾去a任几。}， 力J={a:叮a二0，乞任J;lla一训(句}， AJ={a:好a二0，乞。J; a 0 eo}， 如果把判别函数L。(a)在AJ上关于。的最小值点记为d了，下面定理将给 出犷与d，应，之间的关系. 定理LS.对于模型(l .1)，(本文来源于《吉林大学》期刊2004-03-01）
序约束最小二乘估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出一种基于约束最小二乘法的被动跟踪定位算法,同时为降低算法复杂度,快速有效地得到实时估计的结果,引入序贯估计方法。仿真结果表明,该方法保留了最小二乘法易于工程实现的优点,又有效解决了估计偏置的问题,同时不需要进行初始值的估计,也避免了滤波发散的问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
序约束最小二乘估计论文参考文献
[1].李金艳.带有二次不等式约束最小二乘问题的范数型条件数和小样本条件估计[D].东北师范大学.2019
[2].赵锦园,王磊.一种基于约束最小二乘估计的被动目标定位算法[J].声学与电子工程.2016
[3].周兰萍,夏海峰.基于约束最小二乘估计的影响分析[J].湖北师范学院学报(自然科学版).2012
[4].徐志军,沈云中.附有约束最小二乘配置的信号与观测误差的方差分量估计[J].测绘工程.2012
[5].刘湘蓉.约束最小二乘估计的优良性[J].高校应用数学学报A辑.2008
[6].吴如光.约束最小二乘估计关于误差分布的稳健性[J].西安文理学院学报(自然科学版).2008
[7].王宁,张文修.模糊线性回归模型的约束最小二乘估计(英文)[J].模糊系统与数学.2006
[8].王晓光,宋立新.序约束下ARCH模型的最小二乘估计[J].吉林大学学报(理学版).2005
[9].钱东海,张建明.五点约束最小二乘法估计光流速度场[J].计算机辅助设计与图形学学报.2004
[10].王晓光.序约束下ARCH模型最小二乘估计[D].吉林大学.2004