图片搜索

   粘贴图片网址
Two Kinds of Weighted Biased Estimators in Stochastic Restricted Regression Model
Liu, Chaolin1; Jiang, Haina2; Shi, Xinhui1; Liu, Donglin1
2014
发表期刊Journal of Applied Mathematics
ISSN1110-757X
EISSN1687-0042
摘要We consider two kinds of weighted mixed almost unbiased estimators in a linear stochastic restricted regression model when the prior information and the sample information are not equally important. The superiorities of the two new estimators are discussed according to quadratic bias and variance matrix criteria. Under such criteria, we perform a real data example and a Monte Carlo study to illustrate theoretical results.
DOI10.1155/2014/314875
收录类别SCIE
语种英语
WOS研究方向Mathematics
WOS类目Mathematics, Applied ; Mathematics, Interdisciplinary Applications
WOS记录号WOS:000337382900001
出版者HINDAWI LTD
原始文献类型Article
出版地LONDON
引用统计
被引频次:3[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.cqcet.edu.cn/handle/39TD4454/3526
专题重庆电子科技职业大学
作者单位1.Chongqing Univ, Coll Math & Stat, Chongqing 401331, Peoples R China;
2.Chongqing Coll Elect Engn, Chongqing 401331, Peoples R China
推荐引用方式
GB/T 7714
Liu, Chaolin,Jiang, Haina,Shi, Xinhui,et al. Two Kinds of Weighted Biased Estimators in Stochastic Restricted Regression Model[J]. Journal of Applied Mathematics,2014.
APA Liu, Chaolin,Jiang, Haina,Shi, Xinhui,&Liu, Donglin.(2014).Two Kinds of Weighted Biased Estimators in Stochastic Restricted Regression Model.Journal of Applied Mathematics.
MLA Liu, Chaolin,et al."Two Kinds of Weighted Biased Estimators in Stochastic Restricted Regression Model".Journal of Applied Mathematics (2014).
条目包含的文件 下载所有文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
Liu-2014-Two Kinds o(1948KB)期刊论文出版稿开放获取CC BY-NC-SA浏览 下载
个性服务
查看访问统计
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[Liu, Chaolin]的文章
[Jiang, Haina]的文章
[Shi, Xinhui]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[Liu, Chaolin]的文章
[Jiang, Haina]的文章
[Shi, Xinhui]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[Liu, Chaolin]的文章
[Jiang, Haina]的文章
[Shi, Xinhui]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
文件名: Liu-2014-Two Kinds of Weighted Biased Estimato.pdf
格式: Adobe PDF
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。