摘要
从LS估计出发 ,基于设计阵的奇异值分解式 ,应用岭估计方法 ,构造了回归系数的一个新的有偏估计———岭型广义逆估计 .计算结果表明 ,在设计阵呈病态时 ,岭型广义逆估计确能明显改善LS估计 .
Starting from the LS regression estimation,a new biased estimator of regression coefficients called ridge type generalized inverse regression estimator is generated combining the singular value decomposition expression of the design matrix and the ordinary ridge regression estimation methods.The computational results demonstrate that the RGIR estimator can improve the properties of LS regression estimator when the design matrix is ill conditioned.
出处
《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》
CAS
2002年第2期108-112,共5页
Journal of Zhengzhou University of Light Industry:Natural Science
基金
国家杰出青年科学基金项目 (4982 5 10 7
4 0 12 5 0 13)
国家自然科学基金项目 (40 0 74 0 0 6 )
河南省自然科学基金项目 (0 0 4 0 5 130 0 )
河南省科技攻关项目 (0 12 4 14 0 15 8)
关键词
线性模型
岭型广义逆估计
容许性
均方误差
效率
条件数
Pitman接近准则
ridge type generalized inverse regression estimator
admissibility
mean squared error
relative efficiency
condition number
Pitman's measure of closeness