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Research on Using the Biased Estimator to Resolve GPS Double-Difference Base-line Model
GPS双差基线模型的有偏估计解法研究
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考虑结构关系度量误差模型的参数的估计问题,对于任何参数空间Θ,给出模型参数的一种估计方法,并证明这种估计是强相合的。
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Under some conditions, we get consistent property of this estimator and its asymptotic distribution.
在一些条件下,我们建立了该估计的相合性质和渐近分布性质。
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本文研究了数据包络分析(DEA)方法与极大似然估计的关系,证明了一定条件下,DEA为极大似然估计,并且是一个有偏一致估计。
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关于递归型密度函数核估计的性质,人们最初是在独立同分布情形下研究的,并取得了相应的结果。
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在NA相依样本条件下,对未知分布函数F(x)的递归核估计进行研究。
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Application of the Extented Forgetting Factor Recursive Least Squares Estimator to GPS
推广的遗忘因子递推最小二乘算法在GPS中的应用
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负相协样本分布函数的递归型核估计基于XML的分布式数据库递归查询优化
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本文对一类多变量双线性系统,用修改最小二乘辨识方法,建立了自适应解耦控制算法,分析了该算法的收敛性和稳定性。
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著名的卡尔曼滤波算法从四十多年前被提出以来一直是用来解决线性高斯环境的最佳递推贝叶斯估计器。
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结合具体事例介绍了利用最小二乘法和最小方差线性不偏估量法进行设备寿命预测的具体步骤;
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在验证中,频率同步技术采用所提出的最佳线性无偏估计器。
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Conditional Best Linear Unbiased Estimator for Multivariate Curvilinear Models
多元曲线模型的条件最好线性无偏估计
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An unbiased estimator can be acquired through high order moments of received data.
利用基带数据的高阶矩特性,可以获得渐近无偏估计。
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