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1.
在线性回归模型Y=Xβ ε;Ε(ε)=0;cov(ε)=σ2I下给出了有偏估计βc*(K)=(cXTX ΦKΦT)-1XTY,其中c≥1,K=diag(k1,k2,…,kn)为对角阵,ki≥0,讨论了这种有偏估计的可容许性,利用Stein式压缩技术说明在均方误差意义下它优于广义岭估计,推广了有关结果. 相似文献
2.
多元广义岭估计及K值选取的Q(C)准则 总被引:3,自引:0,他引:3
曾志斌 《福建师范大学学报(自然科学版)》1990,6(4):25-33
本文采用广义岭估计β~*(K)来估计多元线性模型中的回归系数β=Vec(B),通过K值的选取,可使均方误差MSE小于LS估计的MSE。分析了广义岭估计中根据MSE准则选取K值存在的主要缺陷,从理论上证明了选取K值的新准则——Q(C)准则的优良性,并给出了实际应用Q(C)准则的方法。 相似文献
3.
多元线性模型参数的有偏估计 总被引:1,自引:1,他引:0
文章对于多元线性模型Yn×q~(Xn×pBp×q,Vq×q(×)In×n)提出了参数B的一种有偏估计(^β)h,(^β)h在线性模型典则形式下,对应的有偏估计为(^α)h=(Iq(×)Λ hI)-1(Iq(×)Λ I)(^α),此(^α)h有很好的统计性质;并阐明它在均方误差准则下这种估计相对于最小二乘估计和岭估计的优良性问题,从而推广了已有的有关结果. 相似文献
4.
在线性回归模型Y=Xβ,E(ε)=0;COV(ε)=σ^2Ⅰ下给出了有偏估计βc(K)=(CX’X)+ФKФ')^-1X’Y,其中C≥1,K=diag(k1,k2,…,kp)为对角阵,ki≥0,讨论了这种有偏估计的可容许性,证明利用广义岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下)。 相似文献
5.
文章对线性回归模型参数有偏估计做进一步研究,提出了在非齐次等式约束下奇异型线性回归模型参数的广义条件岭估计,并给出它的一些性质,而且证明了在一定条件下,在均方误差阵和广义均方误差意义下,广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计.最后,通过实际数据进行实证分析,得到了取不同岭参数矩阵时对应的广义条件岭估计及其MSE,验证了广义条件岭估计优于约束最小二乘估计的充分条件的正确性. 相似文献
6.
多元广义岭估计确定偏参数的两种准则 总被引:3,自引:3,他引:0
苏文希 《汕头大学学报(自然科学版)》2000,15(2):66-73,84
本文给出广义岭估计β(K)的偏参数K选择的D(Q)准则和均方误差无偏估计的极小化准则,以及偏参数K的最优解公式.它使广义岭估计β(K)的均方误差(MSE)明显小于 LS估计β的 MSE.从而提高了广义岭估计的拟合精确度.最后给出一实例. 相似文献
7.
采用广义估计 β (K)估计多元线性模型中回归参数 β ,通过K值的选取 ,可使 β (K)的均方误差小于最小二乘估计 β 的均方误差 ,且在一定条件下 ,β (K)为 β的可容许估计 ;还讨论了 β (K)的均方残差的性质 . 相似文献
8.
何良材 《重庆大学学报(自然科学版)》1990,13(1):127-133
本文就岭回归估计β^(k)在0<K≤σ^2/maxri^2条件下,对标准E‖β^β(k)-β‖^2优于LS估计问题给出了证明,并结合实例确定较优的岭回归K值。 相似文献
9.
10.
Hoerl和Kennard在1970年提出了岭估计,它是一种重要的有偏估计。本文在均方误差准则下,讨论了广义岭估计相对于LS估计的优良性质及其推广结果。 相似文献