线性回归的几乎无偏两参数岭M估计

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。

Gamma回归模型的几乎无偏岭估计

针对Gamma回归模型的复共线性,文章提出Gamma回归模型的几乎无偏岭估计。研究了几乎无偏岭估计与极大似然估计之间的线性关系,证明了几乎无偏岭估计是一种压缩估计。在均方误差准则下,讨论了几乎无偏岭估计的均方误差关于参数k的函数性质,并给出了几乎无偏岭估计优于极大似然估计和普通岭估计的存在性定理。最后讨论了最优几乎无偏岭参数的一种取值方法。通过Monte Carlo模拟,证明了所提出几乎无偏岭估计和最优几乎无偏岭参数的优良性。