【摘 要】
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<正> 这里X是n×q列满秩阵,β是q×1未知参数,Y是n×1观察向量,e是n×1随机误差向量。估计β通常采用最小二乘估计(简记为LS估计)。但当设计矩阵X有复共线性
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<正> 这里X是n×q列满秩阵,β是q×1未知参数,Y是n×1观察向量,e是n×1随机误差向量。估计β通常采用最小二乘估计(简记为LS估计)。但当设计矩阵X有复共线性存在时,的性能很不好。针对这个问题,近二十年来,特别是近十年来,许多统计学者相继提出了一些新的方法,企图改进LS估计。例如,Stein在1960年提出的压缩估计;Massy于1965年提出的主成分估计;Hoerl和Kennard于1970年提出的岭估计等。这些估计在均方误差的意义下
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