发布网友 发布时间:2022-12-16 20:01
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热心网友 时间:2024-12-04 09:19
k^=σ^2maxiα^2i .k^=σ^2maxiα^i。
这里k>0称为岭参数或偏参数,如果k取与试验数据Y无关的常数,则β h 为线性估计,不然的话,β k 就是非线性估计,取不同的k,得到不同的岭估计。
所以,定义了一个很大的估计类,特别地,取k=0,β 0)= (X'X)~'X'Y就是β的LS估计。
主成分估计的基本思想:
首先借助于正交变换将回归自变量变为对应的主成分,要求主成分的观测向量是正交的,且某些观测向量近似为 00 向量。从所有的主成分中删去观测向量近似为 00 的主成分,起到消除多重共线性和降维的双重作用。
将保留下来的主成分作为新的回归自变量建立回归模型,用最小二乘估计模型中的回归系数,得到主成分回归方程。基于得到的主成分回归方程,将它们转换为原始变量,即可得到原来的回归方程。