岭估计

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聚集数据线性模型参数的多元聚集改进的广义岭估计的相对效率
《南京晓庄学院学报》2024年第6期96-101,共6页丁洁 余新宏 张海波 
2022年度安徽省科研编制计划项目(2022AH052621);2023年度安徽省科研编制计划项目(2023AH052443)。
针对聚集数据的复共线性模型,岭估计在参数的稳定性方面过于强调,但参数的无偏性方面被忽视了。利用Stein压缩理论技术,鉴于广义Liu型估计方法之上,给出了多元聚集改进的广义岭估计。研究了该类改进估计的优良性,论证了其中两种相对效...
关键词：聚集数据 多元聚集 广义岭估计 相对效率 
聚集数据多元线性模型参数的多元广义聚集双参数广义岭估计的相对效率
《上饶师范学院学报》2024年第3期1-7,66,共8页余新宏 郑剑平 王礼霞 
2022年度安徽省高校自然科学研究项目(2022AH052621);2024年度安徽省科研计划编制项目(2024AH051542)。
复共线性聚集数据模型的岭估计过于强调参数的稳定性,而忽略了参数的无偏性。针对这个问题,采用施坦(Stein)压缩、广义岭(Liu)型估计等处理方法,提出聚集数据线性模型参数的多元广义聚集双参数的广义岭估计[Bh(K,D)=(X′T′TX+hI)-1(X′...
关键词：聚集数据 多元广义聚集 广义岭估计 相对效率 
病态加权最小二乘混合模型的k-Liu估计解法
《统计与决策》2024年第8期17-21,共5页陈丽 王岩 邵德盛 
国家重点研发计划课题(2018YFC1503604)。
文章综合加权多源观测模型及最小二乘混合模型,组合两种有偏估计算法得到组合有偏估计算法。利用岭估计与Liu估计形成一种新的有偏估计——k-Liu估计,其可以抵抗法方程系数矩阵的病态性,同时可以有效降低参数估值的均方误差。通过构建...
关键词：病态性 最小二乘混合模型 岭估计 k-Liu估计 广义交叉检核法 
基于线性模型岭估计的未知参数的最小体积置信集
《湖北师范大学学报（自然科学版）》2024年第1期16-22,共7页胡宏昌 郭童格 
考虑误差为正态分布的线性回归模型,通过利用附加伪观测数据模型的最小二乘估计与岭估计的关系,得到了基于岭估计的未知参数的最小体积置信集(区间或区域)。与经典置信集相比较,在最小体积意义下我们所得到的置信集是最佳的。最后给出...
关键词：岭估计 线性回归 置信集 估计效率 
带固定效应半变系数面板数据模型的约束岭估计
《佳木斯大学学报（自然科学版）》2024年第2期162-165,共4页赵瑞 何帮强 
国家社科基金一般项目(18BTJ034)。
研究带固定效应的半参数变系数面板数据模型在参数部分附加约束条件下的估计问题,结合Profile最小二乘估计和岭估计,分别建立模型参数部分和非参数部分的约束岭估计量,并给出参数部分约束岭估计量的均方误差和大样本性质。
关键词：面板数据 约束岭估计 固定效应 约束条件 
基于刀切岭估计的线性回归参数的最小体积置信集
《数学杂志》2023年第6期529-536,共8页郭童格 胡宏昌 
湖北省自然科学基金-黄石联合资助项目(2022CFD042);湖北师范大学“研究生创新科研”立项建设项目(2023Z079)。
本文基于岭估计研究了正态线性回归模型中未知参数的最小体积置信集问题.利用Jackknife方法,获得了在不同情况下未知参数的最小体积置信集.最后,与经典置信集进行比较,在最小体积意义下我们所得到的置信集是最佳的.
关键词：刀切岭估计 线性回归 置信集 岭估计 
基于粒子群优化算法的股票指数追踪及投资分析
《运筹与模糊学》2023年第4期3299-3313,共15页陈鑫 
本文首先将二进制粒子群特征选择算法结合岭估计、Lasso估计和最小二乘估计利用成分股构建了三个关于上证50指数的指数追踪模型,三个模型都取得了非常优秀的追踪效果,其中无论是从追踪效果的角度还是投资角度出发,基于二进制粒子群特征...
关键词：指数追踪 二进制粒子群 特征选择 岭估计 Lasso估计 最小二乘估计 
赋相对权比的Tikhonov正则化方法及其在岭估计中的应用研究
《应用数学进展》2023年第7期3338-3343,共6页张丽 何焱 陈文玉 穆永洪 张俊 
Tikhonov正则化准则是解决不适定问题的通用方法,当稳定泛函确定后,确定正则化参数就成为Tikhonov正则化方法应用的核心问题。针对正则化参数通常需要在一个较大正实数范围内搜索而导致效率不高的问题,提出赋相对权比的正则化方法,并推...
关键词：Tikhonov正则化法则 相对权比 病态性 岭参数 L-曲线法 
部分线性可加模型的随机约束岭估计
《统计学与应用》2022年第6期1448-1455,共8页李静 李雪艳 安佰玲 
本文研究了部分线性可加模型这类半参数模型在线性部分自变量存在多重共线性,同时还附加有随机约束条件时的估计问题。基于针对半参数模型的Profile最小二乘技术,处理多重共线性问题的岭估计方法以及针对随机约束的混合估计技术,构造了...
关键词：部分线性可加模型 随机线性约束 Profile最小二乘估计 岭估计 
因变量缺失下线性回归模型的岭估计
《统计学与应用》2022年第6期1515-1520,共6页李静 安佰玲 
本文研究线性回归模型存在多重共线性且因变量存在缺失时的估计问题,分别基于完整数据方法和单点插补方法,给出了回归系数的两种岭估计,给出了估计量的渐近性质。最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性。
关键词：线性回归模型 缺失数据 插补方法 最小二乘估计 岭估计 
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