增长曲线模型回归系数的广义岭估计  

The Generalized Ridge Estimate of Regression Cofficient in Growth Curve Model

作　　者：黄养新[1] 

机构地区：[1]武汉工业大学

出　　处：《数理统计与应用概率》1995年第2期49-55,共7页

摘　　要：本文采用广义岭估计β（Ｋ）来估计增长曲线模型中回归系数β＝ｖｅｃ（Ｂ），通过Ｋ值的选取，可使其均方误差（ＭＳＥ）小于ＬＳ估计β的ＭＳＥ。同时对ＬＳ估计的任一线性变换，给出了其均方误差的一个无偏估计，并应用极小化β（Ｋ）的ＭＳＥ的无偏估计的方法，得到了确定岭参数的公式。In this paper, the generalized Ridge estimator β(K) of regression coffi-cients β = Vec(B) is considered in growth curve model. The mean square error(MSE) of above estimate is less than MSE of LS estimate β by choosing the matrix K(Ridge paremeter). In the meantime, the unbiased estimate of MSE of any linear tranformation of LS estimate β is given, and the formula of determing Ridge parameter is derived by the method of minimized unbiased estimate of MSE.

关 键 词：增长曲线模型 岭估计 均方误差 广义 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]