先验信息下的改进主成分估计
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Improved Principal Components Estimate under Prior Information
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    摘要:

    对于线性模型Y = XC +ε, E(ε) = 0, Cov(ε,ε) =σ2I , 在先验信息(E(C) =0, Cov(C,C) =σ20I) 下, 本文给出主成分个数的一种更合理取法, 并提出了一种改进的主成分估计。文中证明了该估计是可容许估计, 且在“平均”均方误差意义下, 优于最小二乘估计, 亦优于主成分估计。

    Abstract:

    regard to the linear model Y = XC +ε, E(ε) = 0, Cov(ε,ε) =σ2I possessing the prior information: E(C) = 0, Cov(C, C) =σ20I, This article gives a best method of selecting the principal components' numbers in the principal components estimate and presents an improved principal components estimate. Theoretically, we prove that the improved estimate is admissible amd that it is marked much letter than Least Square Estimate and is better than the principal components estimate in a sense of “average”error of mean square. Simulation verifies the inference above.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡庆军.先验信息下的改进主成分估计[J].国防科技大学学报,1997,19(2):107-113.
Hu Qingjun. Improved Principal Components Estimate under Prior Information[J]. Journal of National University of Defense Technology,1997,19(2):107-113.

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  • 收稿日期:1996-10-31
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  • 在线发布日期: 2014-05-28
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