【摘 要】
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线性回归模型是数理统计学中发展比较早的一个分支,是一类重要的统计模型,应用遍及经济、工业、生物、农业、医药和社会科学等领域。关于线性回归模型的参数估计问题的研究可
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线性回归模型是数理统计学中发展比较早的一个分支,是一类重要的统计模型,应用遍及经济、工业、生物、农业、医药和社会科学等领域。关于线性回归模型的参数估计问题的研究可以追溯到十九世纪初期。其中,最小二乘估计(LS)是最基本的、最常见的无偏估计,具有较好的优良性。但是,随着容许性理论的发展和对含有较多自变量的大型回归问题的研究,我们发现在某些情况下最小二乘估计不太理想。为了能在某些特定的情况下对相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及改进最小二乘估计,如岭估计(狭义岭估计)、泛岭估计、综合c-K岭估计、Liu估计等等。.不同的方法的出现定将会引出优良问题的比较,同时也就出现了一些比较不同有偏估计的判别准则,如:均方误差准则。本文就目前比较常用的估计在上面的判别准则下进行比较给出了一些结果。
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