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Delete-group Jackknife Estimate in Partially Linear Regression Models with Heteroscedasticity 被引量:1
1
作者 Jin-hong You Gemai Chen 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2003年第4期599-610,共12页
Consider a partially linear regression model with an unknown vector parameter , an unknown function g(·), and unknown heteroscedastic error variances. Chen, You<SUP>[23]</SUP> proposed a semiparametri... Consider a partially linear regression model with an unknown vector parameter , an unknown function g(·), and unknown heteroscedastic error variances. Chen, You<SUP>[23]</SUP> proposed a semiparametric generalized least squares estimator (SGLSE) for , which takes the heteroscedasticity into account to increase efficiency. For inference based on this SGLSE, it is necessary to construct a consistent estimator for its asymptotic covariance matrix. However, when there exists within-group correlation, the traditional delta method and the delete-1 jackknife estimation fail to offer such a consistent estimator. In this paper, by deleting grouped partial residuals a delete-group jackknife method is examined. It is shown that the delete-group jackknife method indeed can provide a consistent estimator for the asymptotic covariance matrix in the presence of within-group correlations. This result is an extension of that in [21]. 展开更多
关键词 Partially linear regression model asymptotic variance HETEROSCEDASTICITY delete-group jackknife semiparametric generalized least squares estimator
原文传递
应用Jackknife技术统计昆虫生命表参数变异的VFP实现 被引量:15
2
作者 陶士强 吴福安 《昆虫知识》 CSCD 北大核心 2006年第2期262-265,共4页
研究昆虫种群的动态,掌握种群增长的潜力是非常重要的。应用生殖力生命表可进行种群增长动态的估计,常用5个主要参数来描述净增殖率、内禀增长率、世代平均周期、种群倍增时间和周限增长率,Jackknife技术可以用来估计内禀增长率等参数... 研究昆虫种群的动态,掌握种群增长的潜力是非常重要的。应用生殖力生命表可进行种群增长动态的估计,常用5个主要参数来描述净增殖率、内禀增长率、世代平均周期、种群倍增时间和周限增长率,Jackknife技术可以用来估计内禀增长率等参数的变异程度,利用VFP编程实现了生命表参数变异程度的计算。 展开更多
关键词 生命表 jackknife VFP
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Jackknife估计及其应用浅探 被引量:7
3
作者 许国 《山东师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第4期454-455,共2页
介绍Jackknife估计基本方法及其优越性 .
关键词 jackknife估计 模拟抽样统计 无偏估计 估计量 参数估计 偏差 jackknife样本
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一维复指数信号模型中参数估计的Jackknife逼近
4
作者 张琼 黄旭东 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第1期11-15,共5页
研究了一维带白噪声复值响应指数信号模型参数估计的Jackknife逼近,构造了其参数的Jackknife估计,证明了刀切估计值的强相合性和渐近无偏性,以及刀切虚拟值的渐近正态性.
关键词 jackknife方法 相合性 渐近正态性 无偏性
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Jackknife估计在正常人尿氟含量百分位值确定中的应用
5
作者 潘庆仲 张爱芹 郭民 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2000年第1期36-37,共2页
本文结合某地区正常人尿氟含量的调查测定情况,采用适用于任何分布资料的参数估计方法Jackknife估计,确定该地区正常人尿氟含量百分位值,为医疗机构的检查和监控提供依据。Jackknife估计方法简介设从一个未知概率分... 本文结合某地区正常人尿氟含量的调查测定情况,采用适用于任何分布资料的参数估计方法Jackknife估计,确定该地区正常人尿氟含量百分位值,为医疗机构的检查和监控提供依据。Jackknife估计方法简介设从一个未知概率分布的总体中抽取一个大小为n的样本x... 展开更多
关键词 尿氟含量 百分位值 测定 jackknife估计
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应用Jackknife估计确定形成性评价成绩的百分位值 被引量:1
6
作者 孙爱峰 《白求恩军医学院学报》 2003年第4期235-236,共2页
关键词 jackknife估计 形成性评价 测评成绩 百分位值
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定性资料概率分布的Bayes估计及共Jackknife调整
7
作者 宋立新 《数理统计与应用概率》 1997年第3期232-239,共8页
本文给出了定性资料概率分布的Bayes估计方法,证明了它比经典的估计更有效。为了减少偏倚,对其进行了Jackknife调整,使其偏倚的阶数下降到o1n2.
关键词 定性资料 概率分布 jackknife调整 贝叶斯估计
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概化理论方差分量及其变异量估计:Jackknife方法与Traditional方法比较 被引量:1
8
作者 黎光明 黄梓龙 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第6期10-14,共5页
文章生成概化理论p×i、p×i×h、p×(i:h)三种不同设计下的正态数据、多项数据和二项数据,用Jackknife方法和Traditional方法估计数据的方差分量、标准误和置信区间,并比较这两种方法的性能。结果表明:(1)Jackknife方... 文章生成概化理论p×i、p×i×h、p×(i:h)三种不同设计下的正态数据、多项数据和二项数据,用Jackknife方法和Traditional方法估计数据的方差分量、标准误和置信区间,并比较这两种方法的性能。结果表明:(1)Jackknife方法在方差分量估计和标准误估计上都较为准确;(2)相较于Traditional方法,Jackknife方法在方差分量置信区间估计上略有不足。(3)相较于Traditional方法,Jackknife方法估计的准确性不随数据类型、研究设计和方差分量的不同而产生波动,具有更强的稳健性。 展开更多
关键词 概化理论 jackknife Traditional方法 方差分量
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Left jackknife position:a novel position for laparoscopic hepatectomy 被引量:5
9
作者 Jian-Cong Chen Rong-Xin Zhang +5 位作者 Min-Shan Chen Li Xu Jin-Bin Chen Ke-Li Yang Yao-Jun Zhang Zhong-Guo Zhou 《Chinese Journal of Cancer》 SCIE CAS CSCD 2017年第8期380-383,共4页
Background: Laparoscopic hepatectomy for hepatocellular carcinoma(HCC) located in segment Ⅵ, Ⅶ, or Ⅷ of the liver is usually difficult because of poor operative exposure, due to the unique anatomical structure. In ... Background: Laparoscopic hepatectomy for hepatocellular carcinoma(HCC) located in segment Ⅵ, Ⅶ, or Ⅷ of the liver is usually difficult because of poor operative exposure, due to the unique anatomical structure. In this study, we evaluated the practice of laparoscopic hepatectomy with the left jackknife position for patients with HCC located in segment Ⅵ, Ⅶ, or Ⅷ.Methods: A total of 10 patients were enrolled to undergo laparoscopic hepatectomy with the left jackknife position.Tumors located in segment Ⅵ, Ⅶ, or Ⅷ were assessed by preoperative dynamic computed tomography or magnetic resonance imaging. Operation time, intraoperative blood loss, postoperative fasting time, postoperative drainage time, major postoperative complications, and duration of postoperative hospital stay were recorded.Results: All surgeries were successfully completed. None of the patients required conversion to open surgery during the procedure, and no serious postoperative complications were observed.The median tumor size was 31 mm(range 23-41 mm) in diameter, the mean operation time was 166 ± 38 min, the mean intraoperative blood loss was220 ± 135 mL, and the median postoperative hospital stay was 4 days(range 2-7 days).Conclusions: For HCC located in segment Ⅵ, Ⅶ, or Ⅷ, laparoscopic hepatectomy with this novel position—the left jackknife position—is safe and effective during tumor resection by exposing a sufficient operating field.Trial registration ClinicalTrials.gov ID: 展开更多
关键词 Laparoscopic HEPATECTOMY Hepatocellular carcinoma Segment VI VII or VIII LEFT jackknife POSITION
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二阶、三阶简单随机抽样时均值函数的jackknife估计
10
作者 濮宗韦 梁小筠 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1995年第1期1-12,共12页
本文讨论了有限总体中二阶、三阶简单随机抽样时均值函数jaokknife估计,消去了O(m^(-1))(m为一阶样本容量)的偏差,并给出了均方误差估计。
关键词 随机抽样 均值函数 jackknife估计
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正态模型缺失数据的贝叶斯和Jackknife多重插补法的比较 被引量:3
11
作者 丁明珠 《计算技术与自动化》 2020年第2期119-123,共5页
数据缺失是统计调查中经常存在的问题,若是少量缺失则可以利用删除法;若缺失值较多,利用删除法则会丢失大量有用信息,这时候就需利用插补法来补全数据,从而减少对统计分析的影响。根据统计年鉴上近几年的粮食产量、种植规模、有效灌溉... 数据缺失是统计调查中经常存在的问题,若是少量缺失则可以利用删除法;若缺失值较多,利用删除法则会丢失大量有用信息,这时候就需利用插补法来补全数据,从而减少对统计分析的影响。根据统计年鉴上近几年的粮食产量、种植规模、有效灌溉面积等系列数据,分别采用贝叶斯多重插值法和刀切多重插值法展开了模拟研究,通过对两种方法所得数据的比对分析,来进一步掌握实际的插值效果。研究发现,利用这两种方法构建的模型都有较好的估计结果,但是贝叶斯多重插补法更为精确,而Jackknife法在操作方面则更为简单。 展开更多
关键词 贝叶斯多重插补法 jackknife多重插补法 缺失数据
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Analysis of the Invariance and Generalizability of Multiple Linear Regression Model Results Obtained from Maslach Burnout Scale through Jackknife Method
12
作者 Tolga Zaman Kamil Alakus 《Open Journal of Statistics》 2015年第7期645-651,共7页
The purpose of this study was to examine the burnout levels of research assistants in Ondokuz Mayis University and to examine the results of multiple linear regression model based on the results obtained from Maslach ... The purpose of this study was to examine the burnout levels of research assistants in Ondokuz Mayis University and to examine the results of multiple linear regression model based on the results obtained from Maslach Burnout Scale with Jackknife Method in terms of validity and generalizability. To do this, a questionnaire was given to 11 research assistants working at Ondokuz Mayis University and the burnout scores of this questionnaire were taken as the dependent variable of the multiple linear regression model. The variable of burnout was explained with the variables of age, weekly hours of classes taught, monthly average credit card debt, numbers of published articles and reports, gender, marital status, number of children and the departments of the research assistants. Dummy variables were assigned to the variables of gender, marital status, number of children and the departments of the research assistants and thus, they were made quantitative. The significance of the model as a result of multiple linear regressions was examined through backward elimination method. After this, for the five explanatory variables which influenced the variable of burnout, standardized model coefficients and coefficients of determination, and 95% confidence intervals of these values were estimated through Jackknife Method and the generalizability of the parameter estimation results of these variables on population was researched. 展开更多
关键词 jackknife METHOD INVARIANCE GENERALIZABILITY Maslach BURNOUT SCALE Multiple Linear Regression Backward Elimination METHOD
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Jackknife方法在医学统计中的应用
13
作者 毛丹 《科技信息》 2014年第8期161-161,169,共2页
Bootstrap方法在统计中的应用日益广泛,作为该方法的补充,本文介绍Jackknife方法在医学统计中的应用。应用Jackknife方法对Logistic回归模型中回归系数的标准差(标准误)的Bootstrap估计的方差进行估计。Jackknife方法可以很方便估计出Lo... Bootstrap方法在统计中的应用日益广泛,作为该方法的补充,本文介绍Jackknife方法在医学统计中的应用。应用Jackknife方法对Logistic回归模型中回归系数的标准差(标准误)的Bootstrap估计的方差进行估计。Jackknife方法可以很方便估计出Logistic回归模型中回归系数的标准差。本文的结果表明Jackknife方法可以用于对不易估计统计量的标准差进行估计。 展开更多
关键词 jackknife方法 BOOTSTRAP方法 LOGISTIC回归模型 标准差
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鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然
14
作者 王伟 范国良 《安徽工程大学学报》 CAS 2017年第5期61-67,共7页
研究了鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然.首先得到了误差方差的Jackknife估计量,其次利用所得到的估计量构造了误差方差的Jackknife经验似然统计量,进一步证明了所提出的估计量渐近服从正态分布,Jackknife经验... 研究了鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然.首先得到了误差方差的Jackknife估计量,其次利用所得到的估计量构造了误差方差的Jackknife经验似然统计量,进一步证明了所提出的估计量渐近服从正态分布,Jackknife经验似然统计量渐近服从卡方分布. 展开更多
关键词 jackknife经验似然 部分线性变系数模型 鞅差误差 正态分布 卡方分布
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Jackknife 和bootstrap——两种重要的现代非参数方法
15
作者 王笑 《中国科技期刊数据库 科研》 2016年第9期167-167,共1页
Jackknife(刀切法)和Bootstrap(自助法)为计算标准误差和置信区间的非参数方法,分别由Quenouille(1949)和Efron(1979)提出。两种方法的核心思想均为重抽样。统计学家在对两种方法的不断研究中,Efron(1992)提出了混合Jackknife与Bootstra... Jackknife(刀切法)和Bootstrap(自助法)为计算标准误差和置信区间的非参数方法,分别由Quenouille(1949)和Efron(1979)提出。两种方法的核心思想均为重抽样。统计学家在对两种方法的不断研究中,Efron(1992)提出了混合Jackknife与Bootstrap的估计方法(JAB)。本文简单介绍了两种方法的概念、核心思路、性质,最后用计算机模拟多元回归的Jackknife与Bootstrap估计,求得两种方法下的估计方差与置信区间。 展开更多
关键词 jackknife BOOTSTRAP JAB 非参数 计算机模拟
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一种对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计
16
作者 孙双 徐宝 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 2024年第3期205-213,共9页
在加权p、q对称损失下,分别研究了逆高斯分布形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计和E-Bayes估计,并把刀切法的思想运用到Bayes估计中,得到逆高斯分布形状参数的刀切Bayes估计的精确形式,为验证形状参数估计的合理性,运用R软件,采用随机... 在加权p、q对称损失下,分别研究了逆高斯分布形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计和E-Bayes估计,并把刀切法的思想运用到Bayes估计中,得到逆高斯分布形状参数的刀切Bayes估计的精确形式,为验证形状参数估计的合理性,运用R软件,采用随机游动Metropolis算法对所研究参数的Bayes估计、E-Bayes估计和刀切Bayes估计进行数值模拟,比较了在加权p、q对称损失、Linex非对称损失、平方损失和q-对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计的精度,结果表明加权p、q对称损失下逆高斯分布形状参数的Bayes估计的精度最高。 展开更多
关键词 BAYES估计 逆高斯分布 刀切法 损失函数 随机游动Metropolis算法
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干细胞移植患者白消安暴露量的估算模型研究
17
作者 李晋文 徐燕 +5 位作者 王晓丹 廖应熙 何帅 徐姗 章萍 苗文娟 《中国药理学通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1193-1198,共6页
目的采用有限采样法建立接受自体造血干细胞移植(autologous stem cell transplantation,ASCT)的淋巴瘤患者体内白消安暴露量-药时曲线下面积(area under the concentration-time curve,AUC)的估算模型。方法选取12名适合接受ASCT的淋... 目的采用有限采样法建立接受自体造血干细胞移植(autologous stem cell transplantation,ASCT)的淋巴瘤患者体内白消安暴露量-药时曲线下面积(area under the concentration-time curve,AUC)的估算模型。方法选取12名适合接受ASCT的淋巴瘤患者,采用含白消安105 mg·m^(-2),静脉滴注3 h的预处理方案,分别于白消安第1剂输注开始后1 h,输注结束后5 min,1、2、4、6、18 h采集血样,采用液质联用法进行白消安血药浓度测定。采用传统药动学方法计算白消安的临床药动学参数后,采用多元线性逐步回归分析法,建立有限采样法的白消安的AUC 0-t估算模型。以Jackknife法和Bootstrap法进行模型内部验证,采用Bland-Altman图评价经典药动学方法与有限采样法的一致性。结果采取有限采样法得出以AUC对C 60min、C 180min、C 300min进行多元线性回归的方程分析,方程的线性关系和预测效果最好,为AUC 0-t=295.003C 60min+233.050C 180min+273.163C 300min-1202.713,其中r 2为0.995,平均预测误差为-0.87%,均方根误差为2.40%。结论采用三点法估算的有限采样法模型,可以用于接受ASCT的淋巴瘤患者体内白消安AUC 0-t的估算,为临床合理应用白消安提供参考。 展开更多
关键词 白消安 有限采样法 jackknife BOOTSTRAP法 自体造血干细胞移植 药时曲线下面积 治疗药物监测
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二元逻辑回归模型中的一阶近似刀切修正岭型估计
18
作者 肖松 黄介武 《湖南文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期6-13,共8页
在二元逻辑回归模型中,基于一阶近似修正岭型估计方法和刀切法提出了一类新估计,即一阶近似刀切修正岭型估计,探讨得到了新估计在均方误差等准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计的充分条件,同时通过数值模拟和实证分... 在二元逻辑回归模型中,基于一阶近似修正岭型估计方法和刀切法提出了一类新估计,即一阶近似刀切修正岭型估计,探讨得到了新估计在均方误差等准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计的充分条件,同时通过数值模拟和实证分析对部分理论结果进行了说明,结果显示,当满足理论结果中的条件时,一阶近似刀切修正岭型估计在相关准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计。 展开更多
关键词 二元逻辑回归模型 多重共线性 一阶近似刀切修正岭型估计 刀切法 均方误差
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数据稀缺条件下水文频率分布模拟及应用
19
作者 冯婧涵 钱龙霞 +1 位作者 唐加山 王红瑞 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期72-84,共13页
传统水文频率分析往往需要大量样本以保证分布的拟合效果,而我国仍有部分站点水文数据记录较少,因此本文提出小样本算法:将Jackknife方法、Bootstrap方法与水文频率分析中传统参数估计方法相结合,得到新的参数估计值,以增强传统水文频... 传统水文频率分析往往需要大量样本以保证分布的拟合效果,而我国仍有部分站点水文数据记录较少,因此本文提出小样本算法:将Jackknife方法、Bootstrap方法与水文频率分析中传统参数估计方法相结合,得到新的参数估计值,以增强传统水文频率分布的拟合效果.为验证小样本算法的优越性,以泾河流域为例,将8个站点的年最大日降水量作为原样本,利用小样本算法对不同样本量的样本进行多次再抽样,将多组再抽样样本分别进行分布的拟合,得到小样本算法的参数估计值,并通过Kolmogorov-Smirnov检验和RMSE检验结果,验证小样本算法对传统参数估计方法的改进效果.结果表明:1)在小样本情况下,该算法明显优于传统方法的拟合效果,尤其部分站点的Bootstrap方法,使用较少样本量时达到了使用较多样本量的拟合效果;2)随着样本量的减少,某些站点的传统方法所求分布不能通过检验,而小样本算法可以得到较好的结果. 展开更多
关键词 jackknife方法 BOOTSTRAP方法 小样本算法 年最大日降水量
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基于广义折刀最小二乘估计的系统侧谐波阻抗计算方法
20
作者 吴玉涛 张瑗君 +2 位作者 胡元潮 陈小娣 张阳 《水电能源科学》 北大核心 2023年第12期215-219,共5页
针对背景谐波电压波动和异常谐波测量样本显著影响谐波阻抗估计准确性的问题,提出一种基于广义折刀最小二乘估计和数据筛选的系统侧谐波阻抗的计算方法。根据波动量法与最小二乘回归法假设的一致性原理,筛选背景谐波电压波动平稳的时段... 针对背景谐波电压波动和异常谐波测量样本显著影响谐波阻抗估计准确性的问题,提出一种基于广义折刀最小二乘估计和数据筛选的系统侧谐波阻抗的计算方法。根据波动量法与最小二乘回归法假设的一致性原理,筛选背景谐波电压波动平稳的时段用于回归计算,抑制背景谐波电压波动对阻抗估计的影响。依据折刀法原理对谐波测量数据进行再抽样,并结合广义最小二乘法,进一步抑制异常谐波测量样本对回归计算的影响,最后基于仿真和工程实测数据验证了所提方法的准确性和实用性。 展开更多
关键词 系统侧谐波阻抗 折刀原理 广义最小二乘 背景谐波 数据筛选
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