文献学习(part52)--基于泛岭估计对岭估计过度压缩的改进方法
学习笔记,仅供参考,有错必纠
文章目录
- 基于泛岭估计对岭估计过度压缩的改进方法
- 摘要
- 引言
- 岭估计方法
- 岭估计的主要问题
- 改进的岭估计方法
基于泛岭估计对岭估计过度压缩的改进方法
摘要
岭估计是解决多元线性回归多重共线性问题的有效方法,是有偏的压缩估计。与普通最小二乘话计相比,岭估计可以降低参数估计的均方误差,但是却增大残差平方和,拟合效果变差。本文提出一种基于泛岭估计对岭估计过度压缩的改进方法,可以改进峰估计的拟合效果,减小岭估计残差平方和的增加幅度。
引言
当多元线性 回归中出现多重共线性时,普通最小二乘法明显变坏 。1970 年,He r lA E 和K e n n a r d R w 提出了岭 回归方法,用于解决多元线性 回归中的多重共线性 问题 。岭 回归估计量是参数的有偏压缩估计,可以减小估计量的均方误差,但是却增加回归的残差平方和。尤其是当岭参数 k 值较大时,岭估计可能对回归系数过度压
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