【摘 要】
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本文研究线性回归模型中回归系数的估计。当对一些实际问题建立线性模型时,由于含较多自变量或一些变量之间存在高度的相关,直接用最小二乘估计,往往会有较大的均方误差,以致
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本文研究线性回归模型中回归系数的估计。当对一些实际问题建立线性模型时,由于含较多自变量或一些变量之间存在高度的相关,直接用最小二乘估计,往往会有较大的均方误差,以致结果没有实用价值。所以,我们继续改进最小二乘估计。第二章,分析复共线性的成因。给出了产生复共线性现实因素,进而找到了复共线性形成机理。从圴方差误差的角度考察了复共线性对的最小二乘估计所造成的影响。第三章,讨论岭估计的性质。证明了在一般的条件下,存在一个合适的参数,使岭估计的均方误差比最小乘估计的小。第四章,构造了一个由普通混合估计OME与岭估计ORE混合而成的新估计OMRE,给出了这个新估计相对于OME与ORE的一些优良性质,并通过实际数据进行验证,所构造的估计有很好实际表现。
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