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1.
2.
为了改进存在复共线性的回归模型中回归系数的最小二乘估计的不足,利用构造岭估计的思想,只修正非常接近于零的那部分特征值,从而给出了回归系数的部分岭估计.在均方误差意义下,存在岭参数,使得回归系数的部分岭估计优于最小二乘估计.部分岭估计只修正了很少一部分特征值,所以相对于普通岭估计和广义岭估计的岭参数的确定,部分岭估计的岭参数的确定更加方便精确. 相似文献
3.
针对一般带约束的最小二乘估计(OCLSE)在参数估计中处理复共线性的不足,引入随机线性约束,提出了约束-d估计方法.在均方误差(MSE)下,讨论了它的性质,得到了3个主要结果,与带约束的最小二乘估计OCLSE、约束岭估计(RORE)比较,得出更好的结论. 相似文献
4.
黄养新 《武汉理工大学学报》1995,(3)
对增长曲线模型的回归系数提出了生成分估计,并证明了生成分估计优于最小二乘估计.进一步,对最小二乘估计的任一线性交换,给出其均方误差的一个无偏估计,并应用极小化均方误差的无偏估计的方法,给出了确定偏参数的公式. 相似文献
5.
对于线性回归模型Y=Xβ+,εE(ε)=0,cov(ε)=σ2V,V≥0,针对设计阵多重共线性问题,给出了回归系数的几个有偏估计,并讨论在MSE准则下优于广义最小二乘估计的条件,解决了复共线性的回归问题. 相似文献
6.
黄养新 《武汉工业大学学报》1995,17(3):134-137
对增长曲线模型的回归系数提出了主成分估计,并证明了主成分估计优于最小二乘估计。进一步,对最小二乘估计的任一线性变换,给出其均方误差的一个无偏估计,并应用极小化均方误差的无偏估计的方法,给出了确定偏参数的公式。 相似文献
7.
赵枫朝 《北京工业大学学报》2000,26(2):73-78
介绍了联立线性方程组模型可识别时结构参数矩阵的几种估计:普通最小二乘估计、间接最小二乘估计、两步最小二乘估计、广义最小二乘估计以及三步最小二乘估计,对这5种参数估计进行了随机模拟,表明这些估计中以广义最小二乘估计和三步最小二乘估计为最好. 相似文献
8.
赵中奇 《沈阳理工大学学报》1990,(4)
本文提出一种新的统计分析方法Z-回归分析,该方法不受复共线性的影响,即其参数估计与复共线性无关。文中给出了Z-回归模型的LS估计与Z-估计两者等价的条件。讨论了在距离最小意义下Z-估计优于一般线性估计的条件。 相似文献
9.
提出了增长曲线模型回归系数的一种新的有偏估计——联合回归估计.在一定条件下,证明了此种估计优于最小二乘估计,主成分估计和组合主成分估计,且在均方误差意义下是可容许估计. 相似文献