一类改进广义岭估计的实例研究

本文对广义岭回归方法进行了改进,并在真实数据中进行了实例验证。改进广义岭估计主要对广义岭估计在线性回归模型中当存在若干较大异常值影响模型精度的情况进行了修正,加入适当的修正参数,使模型达到对数据更精确的拟合以及预测作用,并对中俄贸易数据进行了实例验证。

聚集数据线性模型参数的改进广义岭估计的相对效率

对于聚集数据的线性模型,给出了参数的改进广义岭估计,并提出了改进广义岭估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.

相依回归系统参数的广义岭型改进估计

从设计阵的多重共线性角度出发,提出一种新的相依回归系统回归系数有偏估计——广义岭型改进估计.讨论了此估计的优良性,如:有偏性、可容许性等,在均方误差准则下证明了此估计要优于传统的岭型改进估计,并对同类估计进行了比较.

半相依回归系统的Stein型广义岭型主成分改进估计

对于一类半相依回归系统,将Stein压缩思想与广义岭型主成分改进估计相结合,提出Stein型广义岭型主成分改进估计,并且讨论这种估计及其相应的两步估计的优良性质.