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编程问答

文献学习(part52)--基于泛岭估计对岭估计过度压缩的改进方法

發(fā)布時間:2023/12/19 编程问答 33 豆豆
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文章目錄

    • 基于泛嶺估計(jì)對嶺估計(jì)過度壓縮的改進(jìn)方法
      • 摘要
      • 引言
      • 嶺估計(jì)方法
      • 嶺估計(jì)的主要問題
      • 改進(jìn)的嶺估計(jì)方法



基于泛嶺估計(jì)對嶺估計(jì)過度壓縮的改進(jìn)方法


摘要


嶺估計(jì)是解決多元線性回歸多重共線性問題的有效方法,是有偏的壓縮估計(jì)。與普通最小二乘話計(jì)相比,嶺估計(jì)可以降低參數(shù)估計(jì)的均方誤差,但是卻增大殘差平方和擬合效果變差。本文提出一種基于泛嶺估計(jì)對嶺估計(jì)過度壓縮的改進(jìn)方法,可以改進(jìn)峰估計(jì)的擬合效果,減小嶺估計(jì)殘差平方和的增加幅度。


引言


當(dāng)多元線性 回歸中出現(xiàn)多重共線性時,普通最小二乘法明顯變壞 。1970 年,He r lA E 和K e n n a r d R w 提出了嶺 回歸方法,用于解決多元線性 回歸中的多重共線性 問題 。嶺 回歸估計(jì)量是參數(shù)的有偏壓縮估計(jì),可以減小估計(jì)量的均方誤差,但是卻增加回歸的殘差平方和。尤其是當(dāng)嶺參數(shù) k 值較大時,嶺估計(jì)可能對回歸系數(shù)過度壓

總結(jié)

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