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题名NA误差下线性模型最小绝对偏差估计的相合性
被引量：1
- 1
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作者
金佑来
王星惠
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机构
安徽财贸职业学院基础部
安徽大学经济学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第14期66-68,共3页
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基金
安徽省自然科学基金资助项目(1608085QA02)
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文摘
文章基于相依序列,研究了线性模型,在若干条件的假设下,建立了以NA序列为误差的线性模型未知参数的最小绝对偏差估计的渐近性质,如最小绝对偏差估计的强相合性。此结果是在较弱的条件下将文献[1]中独立误差情形下未知参数估计的相关结果推广到了NA误差下相应的结果。
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关键词
NA序列
线性模型
最小绝对偏差估计
相合性
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名浅议数学教学中学生主动参与的引导
被引量：8
- 2
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作者
金佑来
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机构
安徽省财贸职业学院
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出处
《职业教育研究》
2005年第3期95-95,共1页
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文摘
目前高职学校基础理论课课堂教学大都仍沿用传统的方法,学生往往是被动参与教学,只是单向接受教师传授的知识,学生的天性受到了限制。这与高职院校培养高级应用型人才的要求是不符的。为此,本文谈了在数学教学中引导学生主动参与的几点做法。
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关键词
主动参与
数学教学
中学生
引导
高职院校
高职学校
教师
求是
传授
限制
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分类号
G633
[文化科学—教育学]
G623
[文化科学—教育学]
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题名基于NOD误差线性模型最小L_1模估计的相合性
被引量：1
- 3
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作者
金佑来
王星惠
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机构
安徽财贸职业学院基础部
安徽大学经济学院统计系
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出处
《广西民族师范学院学报》
2015年第3期1-4,共4页
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文摘
在本文中,基于NOD误差,该误差包含独立和NA变量误差,笔者建立了线性模型未知参数的最小L模估计的弱相1合性,强相合性及指数收敛速度,这些结果推广了Chen(1992)独立情形的相应结果.
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关键词
NOD序列
线性模型
L模估计
相合性1
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Keywords
linear model
L1-norm estimates
NOD
consistency
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名■混合误差线性模型回归参数估计的强相合性
被引量：1
- 4
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作者
金佑来
王星惠
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机构
安徽财贸职业学院基础部
安徽大学数学科学学院
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出处
《池州学院学报》
2011年第6期26-27,共2页
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文摘
研究了随机误差为■混合序列的线性模型,获得了回归参数估计的强相合性,推广了独立情形相应的结果.
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关键词
ρ~混合序列
线性模型
回归参数
强相合性
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名混合误差回归参数估计的强相合性的一个注记
被引量：1
- 5
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作者
金佑来
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机构
安徽财贸职业学院基础部
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出处
《广西民族师范学院学报》
2012年第3期1-4,共4页
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文摘
在φ混合序列(或ψ混合序列)下,研究了线性模型回归参数估计问题并获得了强相合性结果,推广了独立情形相应的结果。
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关键词
Φ混合序列
ψ混合序列
线性模型
回归参数
强相合性
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Keywords
φ-mixing sequence, ψ-mixing sequence, Linear model, Regression parameters, Strong consistency
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名浅议数学教学中引导学生主动参与
被引量：1
- 6
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作者
金佑来
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机构
安徽财经大学合肥职业技术学院
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出处
《安徽职业技术学院学报》
2004年第3期64-66,共3页
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文摘
高职学校数学基础课教学大都仍沿用传统的方法 ,学生往往是被动参与教学 ,单向地接受教师传授知识 ,教学效果有限。文章提出从“创设问题情境”、“培养反思”、“营造良好的教学氛围”、“培养合作、交流精神”四个方面引导学生主动参与高职数学课堂教学活动。
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关键词
学生
教学
引导
参与
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Keywords
students
teaching
guide
participate in
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分类号
G642.42
[文化科学—高等教育学]
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题名矩阵对角化的一个新方法
- 7
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作者
金佑来
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机构
安徽财贸职业学院基础部
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出处
《合肥学院学报（自然科学版）》
2007年第4期73-76,共4页
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文摘
利用内积构造齐次线性方程组的方法,解决了实对称矩阵的正交相似问题,从而避免了Schm idt正交化.
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关键词
正交化
内积
齐次线性方程组
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Keywords
orthogonalination
inner-product
system of homogeneons linear equations
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分类号
O151.21
[理学—基础数学]
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题名基于神经网络的光栅莫尔条纹误差模型参数优化
- 8
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作者
杨仁付
金佑来
金仁贵
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机构
安徽财贸职业学院
安徽工业经济职业技术学院
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出处
《电脑知识与技术》
2016年第4X期204-205,共2页
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基金
安徽省教育厅高校自然研究重点项目<基于遗传算法的光栅莫尔条纹细分误差分析与补偿研究>
编号KJ2016A011
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文摘
光栅莫尔条纹的误差模型是一种多峰的复杂正弦波动函数级数形式,单一的基于导数的非线性参数拟合方法可能无效,神经网络方法不依赖于函数导数,仿真实验表明模型参数的拟合符合实际。
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关键词
神经网络
光栅莫尔条纹
参数拟合
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Keywords
neural network
grating moire fringe
parameter fitting
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名NOD误差下线性模型最小L_1模估计相合性的注记
被引量：1
- 9
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作者
金佑来
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机构
安徽财贸职业学院公共教学部
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出处
《内江师范学院学报》
2017年第4期47-49,共3页
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基金
安徽省自然科学基金项目(1608085QA02)
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文摘
基于NOD误差下线性模型未知参数最小L_1模估计的相合性的相关结果已被获得.对于NOD序列误差的含有常数项的线性回归模型,借助NOD序列的性质,建立未知常数项和未知参数的最小L1模估计相应的弱相合性和强相合性,将已有成果扩展到含有常数项的线性回归模型中.
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关键词
相依序列
渐近性质
强相合性
弱相合性
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Keywords
dependent sequence
asymptotic property
strong consistency
weak consistency
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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