一种相关观测的Partial EIV模型求解方法

摘要：

Partial errors-in-variables(Partial-EIV)模型作为EIV模型的扩展形式,其构造方式更有规律,解算方法更为简便,能有效应用于实际情况.针对已有Partial EIV模型方法未考虑观测向量和系数矩阵存在相关性这一情况,通过提取观测向量和系数矩阵组成的增广矩阵中非重复出现的随机元素,构建更具一般适用性的Partial EIV模型,在该模型的基础上,将特殊假定条件扩展到不限定观测数据相关性的一般情况,详细推导了观测向量和系数矩阵元素相关且不等精度情况下的加权总体最小二乘方法,通过算例试验,并与目前已有的解决EIV模型相关观测情况下的方法进行了比较分析,研究表明本文方法可以提高计算效率,更具一般性,特别是对于观测向量和系数矩阵中存在常数元素和重复元素的情况.

关键词：总体最小二乘、相关观测、部分变量误差模型、自回归模型

所属期刊栏目：46

分类号：P207(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金41664001,41204003;江西省杰出青年人才资助计划项目20162BCB23050;国家重点研发计划2016YFB0501405;江西省教育厅科技项目GJJ150595The National Natural Science Foundation of China.41664001,41204003;Support Program for Outstanding Youth Talents in Jiangxi Province20162BCB23050;National Key Research and Development Program2016YFB0501405;Science and Technology Project of the Education Department of Jiangxi ProvinceGJJ150595

在线出版日期：2017-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：978-987