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《武汉科技大学》 2010年
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关于岭估计的若干问题研究

来园莉  
【摘要】:本文研究线性回归模型中回归系数的估计。当对一些实际问题建立线性模型时,由于含较多自变量或一些变量之间存在高度的相关,直接用最小二乘估计,往往会有较大的均方误差,以致结果没有实用价值。所以,我们继续改进最小二乘估计。 第二章,分析复共线性的成因。给出了产生复共线性现实因素,进而找到了复共线性形成机理。从圴方差误差的角度考察了复共线性对的最小二乘估计所造成的影响。 第三章,讨论岭估计的性质。证明了在一般的条件下,存在一个合适的参数,使岭估计的均方误差比最小乘估计的小。 第四章,构造了一个由普通混合估计OME与岭估计ORE混合而成的新估计OMRE,给出了这个新估计相对于OME与ORE的一些优良性质,并通过实际数据进行验证,所构造的估计有很好实际表现。
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:O212.1

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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5 葛宏立,方陆明;无偏的岭回归迭代算法[J];数学的实践与认识;1997年04期
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【共引文献】
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10 何中市,何良材;岭回归估计均方误差的重要特性及其应用[J];重庆大学学报(自然科学版);1992年04期
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【二级参考文献】
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