方差估计造句

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从半同胞协方差估计出来的，同一性状的加性遗传方差为0．9602。
关于称重模型方差估计的探讨
最小方差估计量
从半同胞协方差估计出来的，同一性状的加性遗传方差为0 9602 。
基于移动开窗法协方差估计和方差分量估计的自适应滤波
通过进一步的讨论，得出了关于物品重量的方差估计的几个重要结论。
Unscented卡尔曼滤波算法不仅能够给出更精确的均值和方差估计,而且还能带来更快的收敛速度。
将乘性噪声转化为近似加性高斯噪声，可以获得sar图像小波系数的最小方差估计。
论文的第五部分讨论了延误的特征，给出了延误方差估计模型，并对模型的应用前景作了简单的讨论。
模拟相噪得到的allan方差估计值与幂律模型得到的allan方差理论值符合得较好。
用方差估计造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在这种情况下，最优加权最小二乘估计变成关于观测和输入的非线性估计，且与线性最小方差估计不可比。
摘要基于线性无偏最小方差估计理论，提出了一种任意相关杂讯线性系统非同步状态向量融合算法。
在信号处理、控制和通讯等技术领域，常常使用线性最小方差估计和最优加权最小二乘估计对参数作出估计。
在获得单元可靠性的均值和方差的基础上，利用系统可以分解为单一的串联或并联关系，通过逐步综合获得复杂系统的可靠性均值和方差估计值。
摘要通过对2002年国家甜菜品种区城试验结果的统计分析，求得各参试品种的适应性统计参数品种地点互作方差估计值和变异系数，据此对参试品种进行适应性分析。
一般的复小波系数的层间模型都是对它的实部和虚部分别建立模型,而本文对复小波系数的幅值建立层间模型并且改进了方差估计方法。
本文针对这种线性(观测)模型下的最小方差估计问题进行了深入讨论，指出这两种估计性能之间的关系及差别，从而为选择恰当的估计方法提供理论依据。
在方差阵可逆的条件下，我们发现最优加权最小二乘估计优于线性最小方差估计，进而得到了其与最小方差估计(即条件均值估计)等价的充要条件。
在一般线性模型(即输入矩阵为确定性)下，当两种估计都利用有关被估参数的先验信息时，二者在方差阵可逆的一定条件下可达到一致；当最优加权最小二乘估计不利用此先验信息时，存在二者一致的充分条件和必要条件，进而找到一种设计输入矩阵的方法，使得在先验信息缺乏的条件下，仍可利用最优加权最小二乘估计达到与线性最小方差估计一样优越的估计性能。
本文对带有右截尾数据的有重复因子试验，提出了另一种分析位置效应和散度效应的方法：首先，在每一个试验点，对重复试验观察值用极大似然法估计出均值和方差；其次，用每个试验点方差估计值的对数作为响应变量与各因子建立回归模型，鉴别出显著的散度效应；之后，采用加权最小二乘法鉴别出比较显著的位置效应。