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在误差为空间自相关的空间自回归(SARAR)模型中,当自变量存在多重共线性时且又不能增加样本量时,在不删减变量下采用主成分特征提取并利用极大似然估计方法给出SARAR模型参数的估计;并利用蒙特卡罗法说明了在解释变量存在多重共线性时进行主成分特征提取并利用极大似然估计方法之后得到的估计更加有效.
误差为空间自相关的空间自回归模型的主成分估计
【摘 要】
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在误差为空间自相关的空间自回归(SARAR)模型中,当自变量存在多重共线性时且又不能增加样本量时,在不删减变量下采用主成分特征提取并利用极大似然估计方法给出SARAR模型参数
【机 构】
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广西师范大学数学与统计学院
【出 处】
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广西民族大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年3期
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