| | | | | 多元线性回归递推最小二乘估计的一种新形式 | | | 何鹏;党景柏 | | | 给出一种新型的多元线性回归模型参数的递推最小二乘估计,在很大程度上,新的方法改进了传统的最小二乘估计。
【作者单位】：西北纺织工学院基础部;西北纺织工学院基础部 710048;西安市金花南路19号;710048;西安市金花南路19号
【关键词】：多元线性回归;递推最小二乘估计
【分类号】：O211.64
【DOI】：cnki:ISSN:1671-850X.0.1993-Z1-021
【正文快照】：
1传统的最小二乘估计及递推算法Y.、1圳为被解释变量, !X,! IX,!__H.“卜}为解”“量,其中 t凡JX‘全(从1,x讼,…,x。)‘“1,2,…,几.具有。组观察数据(歹‘,几:,砌,…,杨),云一1,2,…,:的一般线性回归模型可表示为乙==H声.+V..(1)V,。臼是随机误差· 12二旧啥八︺工U.入口其中B.全模型参数B,的传统最小二乘估计为 么户~(盯H.)一1耳邝.. 假设随着时间的推移,又得一组新的观察数据叭十:,X.十:一(几十1,1,几十1,2,…‘+:,.新的回归方程 (2),得到Y,+、=H.+、B.+一十7.+、,(3)其中玖+1会口二〕以+J H.+l会阳.飞Lx.十」,:+:。阴· 廿.十… | | |  推荐 CAJ下载  PDF下载 | | | CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式 | | | | A New Recursive-Least-Squares Algorithm for Multi-variable Linear Regression | | | He Peng Dang Jingbo (Department of Basic Courses) | | | A new reeursive-least-squares algorithm for multi-variable linear regression is presenfed in this paper This algorithm improves the traditional least-squares algorithms to a great extent.
【Keyword】：multi-varable linear regression, recursive-least-squares algorithm |
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