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多元线性模型回归系数的主成分估计

李艳军  
【摘要】:主成分分析被广泛应用于社会经济、企业管理、地质、生化、医药等各个领域.在线性模型回归系数的无偏估计中,LS估计得到最广泛应用,但在自变量较多的情况下,往往不尽人意,有偏估计反而会有更好的效果,用主成分去估计线性模型回归系数也是一种有偏估计,它与岭估计、Stein估计相似,都是LS估计的一个线性变换. 主成分估计是建立在主成分分析在基础之上的,因此,在参考了多个版本的主成分分析之后,另辟蹊径,采取剔除相等特征根的方法,进行主成分分析,并进一步总结了总体主成分、样本主成分的性质和求解方法. 主成分估计,在一元线性模型回归系数的主成分估计基础上,给出多元线性模型回归系数的主成分估计,推出了一些重要结论,使得主成分在多元线性模型回归系数估计中发挥作用,形成较完美的系统.


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