半相依回归系统参数的Stein型主成分改进估计  被引量:1

The Stein-type Principal Components Adjusted Estimate of the Parameters in Seemingly Unrelated Regression System

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作  者:朱宁[1] 徐标[1] 李兵[1] 

机构地区:[1]桂林电子工业学院计算科学与数学系,广西桂林541004

出  处:《广西科学》2006年第3期184-186,193,共4页Guangxi Sciences

摘  要:将S tein压缩思想与主成分改进估计相结合,研究两个半相依回归系统.当设计阵呈病态时,提出S tein型主成分改进估计,同时,给出当V未知时的两步估计.证明在均方误差意义下,S tein型主成分改进估计局部优于主成分改进估计和协方差改进估计.We would relate Stein-Type Shrunken thingking to the principal components adjusted estimate to study a seemingly unrelated regression system. A Stein-Type principal Components adjusted estimate is proposed as the design matrix is ill-conditioned while giving two-age estimate when V is unknown. Under the criteria of means square error,the Stein-Type principal components adjust estimate is better than the principal components adjust estimate and covariance adjusted estimate.

关 键 词:半相依回归系统 协方差改进估计 Stein型主成分改进估计 两步估计 

分 类 号:O212.1[理学—概率论与数理统计]

 

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