加权整体最小二乘EIV模型与算法——与"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文的讨论

摘要：

加权整体最小二乘方法是一种能同时顾及EIV(erro rs-i n-va ri ab l es)模型中系数矩阵和观测向量误差的参数估计方法.根据不同的应用场景,EIV模型则表现出不同的结构特征."加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文采用EIO模型处理EIV模型中的结构化问题?.为了将其与现有方法进行对比,本文罗列出4种处理EIV模型结构特征的方法,并归纳了8种参数估计公式.同时从精度评定的角度讨论了整体最小二乘解的一阶及更高阶精度近似评定方法.需要强调的是,针对EIV模型及其参数估计理论可以从函数模型、随机模型和参数估计方法3个方面展开研究,但各方法殊途同归.

关键词：EIV模型、加权整体最小二乘算法、精度评定、系数矩阵、参数估计

所属期刊栏目：48

分类号：P207(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金41664001,41874001;江西省杰出青年人才资助计划20162BCB23050;国家重点研发计划2016YFB0501405

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：931-937