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复共线性条件下广义岭估计的改进
复共线性条件下广义岭估计的改进
作者:
彭朝阳
李小明
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
复共线性
LS估计
广义岭估计
均方误差
均方残差
摘要:
对于复共线性条件下线性回归模型的广义岭估计进行了进一步的研究。针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计——0-K型广义岭估计。研究这一估计的性质,证明利用0-K型广义岭估计技术可以改进广义岭估计(在均方残差意义下)。文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径。
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LS估计
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复共线性下的主成分全最小二乘估计
最小二乘估计
全最小二乘估计
主成分
复共线性
基于复共线性诊断的抗差正则化方法
不适定问题
正则化方法
复共线性
正则化矩阵
正则化参数
基于复共线性诊断和度量的有偏估计
复共线性
条件指标
方差分解比
信噪比
部分岭估计
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
复共线性条件下广义岭估计的改进
来源期刊
长春大学学报
学科
数学
关键词
复共线性
LS估计
广义岭估计
均方误差
均方残差
年,卷(期)
ccdxxbb,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
页数
5页
分类号
O212.2
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李小明
西南石油大学研究生院西南石油大学教务处
13
63
5.0
7.0
2
彭朝阳
西南石油大学研究生院西南石油大学教务处
2
26
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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参考文献
(15)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
1996(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1998(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2007(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
复共线性
LS估计
广义岭估计
均方误差
均方残差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春大学学报
主办单位:
长春大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-3907
CN:
22-1283/G4
开本:
大16开
出版地:
长春市卫星路6543号
邮发代号:
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
7993
总下载数(次)
10
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