岭参数的选取

岭参数的选取

论文摘要

参数估计一直是统计学中的一个非常活跃的分支,其中最小二乘法在参数估计理论中占有核心地位,最小二乘估计(LS)也是最经典的一个估计.最小二乘估计(LS)是最基本、最常见的无偏估计,具有很好的优良性.但是,随着容许性理论的发展、对含有较多自变量的大型回归问题的研究,人们发现在有些情况下最小二乘估计变得不太理想.为了能在一些特定的情况下对对应参数做出更精确的估计,学者们给出了一系列的有偏估计以改进最小二乘估计,如岭估计(狭义岭估计)、广义岭估计,等等.

论文目录

  • 一、岭估计的基础知识
  • 二、岭参数的选取方法
  •   (一) M (c) 准则法
  •   (二) 方差扩大因子法
  •   (三) 岭迹法
  •   (四) Cp准则
  •   (五) Hoerl-Kennard公式
  •   (六) 海默尔 (Hemmerle) 迭代公式
  •   (七) Lawles-Wang公式
  •   (八) 双h公式
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐佳

    关键词: 岭估计,岭参数

    来源: 数学学习与研究 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

    专业: 数学

    单位: 渤海大学

    分类号: O212.1

    页码: 8+10

    总页数: 2

    文件大小: 130K

    下载量: 66

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