泛岭估计相关论文
在如今这个大数据时代,回归分析在各个领域中的应用是越来越广泛,经济、社会、医学、生物信息学等都有它的身影。但在研究回归分析......
非参数估计方法是现代统计学新兴起的一个发展方向,相比参数模型能很好反映自变量和响应变量之间的关系,并且适应性强,能接近实际......
本文针对岭估计中岭参数的确定问题，给出了一种新的逐步改进岭参数k的方法。这种方法能够通过调整岭参数来进一步减少岭估计的均方......
提出一类新的估计--c-(K,S)型估计,证明了在均方误差意义下运用泛岭回归技术可以改进Stein的SLS估计,同时给出了参数的最优值满足......
本文应用现代估差估计理论，提出了一个抗差有偏估计类（抗差泛岭估计类）并且建立了抗差泛岭估计的计算方法。理论分析和模拟计算表明，抗......
本文对泛岭估计作了进一步研究，详细讨论了参数Ｋ和Ｓ之间的关系，指出了ＭＳＥ作为选择参数准则的缺陷，给出了选择Ｋ和Ｓ的比较理想的Ｍ（Ｃ）准则。证明了在......
本文介绍了文献中常见的线性有偏估计,在此基础上提出和讨论了回归系数的泛岭估计,它是常见线性有偏估计的统一表达形式。......
在线性回归模型对于参数估计问题中,最小二乘估计有很多很好的性质。最小二乘估计是很具有影响力,也是使用范围最大的参数估计办法......
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。与普通最小二乘估计相比,岭估计可以降低参数估计的均方误......
