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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡宏昌 闾欣萍 HU Hongchang;LV Xinping(School of Mathematics and Statistics,Hubei Normal University,Huangshi 435002,China)
机构地区:[1]湖北师范大学数学与统计学院,湖北黄石435002
出 处:《湖北师范大学学报(自然科学版)》2024年第2期7-11,共5页Journal of Hubei Normal University:Natural Science
摘 要:针对线性回归模型中设计矩阵存在复共线性问题,利用几乎无偏估计和两参数岭估计的思想,提出了几乎无偏两参数岭M估计。在均方误差准则下,得到了几乎无偏两参数岭M估计优于两参数岭M估计、几乎无偏两参数岭估计,并通过数值模拟验证了估计方法和结论的有效性。Considering the existence of multicollinearity in the design matrix of the linear model,this paper proposed a new ridge-type M-estimatorfor almost unbiased two-parameter based on almost unbiased estimation and two parameter ridge-type M-estimator.Under the mean square errorcriterion,the proposed estimator outperforms two-parameter ridge M-estimator and the almost unbiased two-parameter ridge estimate.Moreover,a numerical example experiment was presented to verify the validity of the estimation method and conclusions.
关 键 词:线性回归模型 均方误差 两参数岭M估计 几乎无偏两参数岭M估计
分 类 号:O212.3[理学—概率论与数理统计]
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