相依误差线性模型中的主成分 s-K 估计

• 作者: 何道江 周玲
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 自相关性 复共线性 主成分回归估计 s-K 估计 均方误差阵
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 数 学
• 页码范围: 444-450
• 页数: 7页
• 分类号: O212.2
• 字数: 3881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.03.17

摘要

为同时克服线性回归模型的自相关性和回归变量间的复共线性，通过融合主成分回归估计和 s-K 估计，提出一类新估计，称为主成分 s-K 估计；并在均方误差阵意义下，得到了这类估计分别优于广义最小二乘估计、主成分估计、r-k 和 s-K 估计的充要条件。 Monto Carlo 数值模拟表明，新估计是一种同时克服自相关性和复共线性的有效方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周玲	安徽师范大学数学计算机科学学院	26	21	3.0	3.0
2	何道江	安徽师范大学数学计算机科学学院	21	41	3.0	6.0