下列关于线性最小均方估计(LMMSE)说法正确的是:()。
A.LMMSE是观测量的线性函数
B.LMMSE在线性估计器中均方误差最小
C.设计线性最小均方估计器只需知道观测量和待估计量的一、二阶统计特性
D.当观测与待估计量服从联合高斯分布时,LMMSE也是最小均方估计
A.LMMSE是观测量的线性函数
B.LMMSE在线性估计器中均方误差最小
C.设计线性最小均方估计器只需知道观测量和待估计量的一、二阶统计特性
D.当观测与待估计量服从联合高斯分布时,LMMSE也是最小均方估计
A.卡尔曼滤波是一组线性最小均方估计的递推算法
B.卡尔曼滤波能够提供离散时间线性系统状态的线性最小均方估计
C.卡尔曼滤波在应用时需要对随机动态线性系统建立模型
D.在卡尔曼滤波算法推导中,系统扰动噪声和测量噪声都是假定为白噪声
在例7.12中,我们估计了一个线性概率模型以说明一个年轻人在1986年是否被拘捕:
(i)用OLS估计此模型, 并验证其全部估计值都严格地介于0和1之间。最大和最小的估计值各是多少?
(ii)像8.5节所讨论的那样,用加权最小二乘法估计这个方程。
(iii)用WLS估计值决定avgsen和tottie在5%的显著性水平上是否联合显著。
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?
A.总体均数的区间估计是一种常用的参数估计方法
B.总体均数可信区间所求的是在一定概率下的总体均数范围
C.求出总体均数可信区间后,即可推断总体均数肯定会在此范围内
D.95%是指此范围包含总体均数在内的可能性是95%,即估计错误的概率是5%
在直线相关条件下,已知相关系数r=0.9,估计标准误差Sy'x = 12 ,样木容量 n = 26 ,
试求: (1 )剩余变差值:
(2 )剩余变差占总变差的比重:
(3 )变量 y 的均方差值。
A.末端瓣膜抽血所需最小负压为77.5mmHg,输液所需最小正压为7.75mmHg
B.导管口到瓣膜深度为0.5cm,为避免瓣膜受损,禁止使用肝素帽
C.导管整体均使用强化聚氨酯材质
D.丙酮和含有PEG的软膏可导致导管破损,所以不可将其用于聚氨酯导管