多元线性模型回归系数的有偏估计与均方误差的无偏估计  

Biased Estimate of Regression Coefficient in Multivariate Linear Models and Unbiased Estimate of Mean Square Error

作　　者：陈孝萱 黄养新[1] 

机构地区：[1]武汉工业大学,武汉430070

出　　处：《数理统计与应用概率》1996年第1期15-22,共8页

摘　　要：本文对多元线性模型回归系数的最小二乘估计的任一线性变换,给出了均方误差的一个无偏估计,并应用统一方法,即极小化均方误差的无偏估计的方法,对岭估计和广义岭估计给出了确定偏参数的公式。最后给出了一个实例。In this paper we give the unbiased estimate of mean square error (MSB) of any linear transformation for least square(LS) estimate of regression coefficient in multivariate linear models. Using the unified method of minimized unbiased estimate of MSE,the formulas of determining biased parameters with generalized ridge estimate,ridge estimate are derived,and an applied example is giyen.

关 键 词：多元线性模型 有偏估计 均方误差 无偏估计 回归 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计]