生长曲线模型中基于奇异值分解的岭估计  

Ridge Estimator Based on Singular Value Decomposition in Growth Curve Model

作　　者：方芳[1] 江舜君[2] 

机构地区：[1]南京工程学院基础部,南京211167 [2]东南大学数学系,南京210096

出　　处：《大学数学》2008年第5期117-123,共7页College Mathematics

摘　　要：在生长曲线模型中将设计阵的奇异值分解与普通的岭估计相结合,针对设计阵A与C至少有一个病态时的情况提出生长曲线模型中基于奇异值分解的岭估计.比较其在均方误差,均方误差矩阵,及PC准则下相对于最小二乘估计的优良性.证明其容许性并利用Hemmerle和Brantle用于确定广义岭估计参数的方法给出极小化均方误差的无偏估计法选取岭参数.This paper combines the decomposition of singular value and ridge estimator in growh curve model. Propose the ridge estimator based on singular value decomposition when the design matrix present ill-condition. Discuss it＇s superiority over LSE under MSE criterion, MSEM criterion and PC criterion. Prove it＇s admissibility and give Hemmerle and Brantle＇s method of choosing the ridge parameters.

关 键 词：生长曲线模型 LS估计 岭估计 奇异值分解 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]