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误差为空间自相关的空间自回归模型的主成分估计
误差为空间自相关的空间自回归模型的主成分估计
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摘要：
在误差为空间自相关的空间自回归(SARAR)模型中,当自变量存在多重共线性时且又不能增加样本量时,在不删减变量下采用主成分特征提取并利用极大似然估计方法给出SARAR模型参数的估计;并利用蒙特卡罗法说明了在解释变量存在多重共线性时进行主成分特征提取并利用极大似然估计方法之后得到的估计更加有效.
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文献信息
| 篇名 | 误差为空间自相关的空间自回归模型的主成分估计 | ||
| 来源期刊 | 广西民族大学学报（自然科学版） | 学科 | 数学 |
| 关键词 | SARAR模型 多重共线性 主成分估计 | ||
| 年，卷（期） | 2020,（3） | 所属期刊栏目 | 数学 |
| 研究方向 | 页码范围 | 71-74 | |
| 页数 | 4页 | 分类号 | O212.1 |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | |||
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广西民族大学学报(自然科学版)
主办单位：
广西民族大学
出版周期：
季刊
ISSN：
1673-8462
CN：
45-1350/N
开本：
大16开
出版地：
南宁市大学东路188号
邮发代号：
48-96
创刊时间：
1994
语种：
chi
出版文献量（篇）
2860
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