【摘 要】
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线性回归模型中参数估计的研究一直都是统计学中比较热门的部分.而在以往的研究中,最主要的方法就是最小二乘估计.但随着最小二乘法在处理多重共线性问题上的不足,很多有偏估
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线性回归模型中参数估计的研究一直都是统计学中比较热门的部分.而在以往的研究中,最主要的方法就是最小二乘估计.但随着最小二乘法在处理多重共线性问题上的不足,很多有偏估计被重视起来.有偏估计是减少多重共线性的一种最直接的方法,在众多的有偏估计当中,影响较大的有:两参数估计,Stein估计,James-Stein压缩估计,Liu估计等.本文研究的是简单的线性回归模型.考虑线性模型在无约束条件下,对参数估计进一步探讨和研究.主要的内容如下:首先介绍了线性回归模型,两参数估计,Stein估计,最小二乘估计的一些基本知识.而本文主要探讨了Stein估计与两种两参数估计的关系.紧接着本文讨论了在广义均方误差和平衡损失风险函数下,Stein估计与两参数估计的风险比较并给出证明.
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