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广义岭型压缩主分量估计及其优良性

Generalized Ridge-Type Shrunken Principal Components Estimator and Its Optimality
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摘要 对线性回归模型回归系数β,当设计阵X为病态时,提出一种新估计:广义岭型压缩主分量估计,它在MSE和GMSE准则下优于最小二乘估计,在均方误差准则下优于岭型压缩主成分估计,最后对它的可容许性进行了讨论。 A new,generalized ridge-type shrunken principal components estimator,is proposed for the regression coefficients of a linear regression model when the design matrix X is ill-conditioned.The result shows that it is better than LSE under MSE and GMSE criterion and better than ridge-type shrunken principal components estimator under MSE criterion.Finally,its admissibility is discussed.
出处 《安庆师范学院学报(自然科学版)》 2011年第4期35-37,共3页 Journal of Anqing Teachers College(Natural Science Edition)
基金 安徽省高校省级自然科学研究重点项目(2007A012) 安徽省教育厅基金(2007jyxm195)资助
关键词 广义岭型压缩主分量估计 最小二乘估计 岭型压缩主成分估计 可容许性 generalized ridge-type shrunken principal components estimator least squares estimator ridge-type shrunken principal components estimator admissibility
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参考文献11

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