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| 线性回归模型中的KL型主成分估计 | |
| 引用本文： | 黄丹,黄介武.线性回归模型中的KL型主成分估计[J].湖南文理学院学报(自然科学版),2023(2):7-14. |
| 作者姓名： | 黄丹 黄介武 |
| 作者单位： | 贵州民族大学数据科学与信息工程学院 |
| 基金项目： | 贵州省科技计划基金项目(黔科合基础[2017]1083)；;贵州省基础研究计划(软科学)(黔科合支[2019]20001)； |
| 摘 要： | 当线性回归模型中存在复共线性时,基于最小二乘估计的统计推断往往会受到影响。鉴于此,结合主成分估计和KL估计,提出了一类新的估计方法,即KL型主成分估计,以期克服复共线性问题。同时,得到新的估计在均方误差意义下优于最小二乘估计、主成分估计、r-k估计、r-d估计和KL估计的充要条件。并利用Monte Carlo模拟和实证分析对各估计量在均方误差准则下进行了比较。 |
| 关 键 词： | 线性回归模型 复共线性 主成分估计 KL估计 均方误差 |