基于成分数据的异方差模型

• 作者: 张娜慧 张晓琴 李顺勇
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 线性回归模型 参数估计 成分数据 岭回归分析法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 基础数学与应用数学
• 页码范围: 549-555
• 分类号: O212.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2016.04.001

摘要

经典线性回归模型中,常用最小二乘法对模型中的参数进行估计,进而对模型进行预测.当模型具有异方差时,经常使用广义最小二乘法估计参数.若线性模型中的解释变量为成分数据,在异方差下,虽然可以使用广义最小二乘对参数进行估计,但是由于成分数据的定和限制及其特殊的协方差结构,会导致矩阵不可逆,从而无法估计参数.针对成分数据中的这种情况,文章借助于岭回归分析法的思想给出了一种解决方法.实例分析表明,此方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓琴	山西大学数学科学学院	64	211	8.0	11.0
2	李顺勇	山西大学数学科学学院	40	65	4.0	7.0
6	张娜慧	山西大学数学科学学院	1	4	1.0	1.0