回归系数的广义岭型主相关估计方法

摘要

线性回归模型在理论上和应用上都极其重要。针对回归系数最小二乘估计的局限性,在岭型主相关估计提出的基础上,本文研究了回归系数的一种新的有偏估计--广义岭型主相关估计,这一估计方法在均方误差意义下和pitman准则下都优于最小二乘估计、岭型主相关估计和主相关估计。本文主要研究了广义岭型主相关估计的岭参数的选取问题,分别在最优均方误差、Q(c)准则下建立了岭参数的选取方法,解决了广义岭型主相关估计应用上的关键问题。通过两个实例来比较最小二乘估计、主相关估计、岭估计、岭型主相关估计及广义岭型主相关估计的优良性。
　　 最后,就进一步工作的方向进行了简要的讨论。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 前言

1.2 线性回归模型的回顾

1.3 有关文献的综述和本文的主要结果

第2章 线性回归模型的一些常用的参数估计方法

2.1 最小二乘估计

2.2 岭估计

2.3 主相关估计

2.4 岭型主相关估计

第3章 广义岭型主相关估计的提出及其性质

3.1 广义岭型主相关估计的提出

3.2 广义岭型主相关估计的基本性质

3.3 广义岭型主相关估计的优良性

3.4 Pitman准则下广义岭型估计的优良性

第4章 广义岭型主相关估计的K值选取及实例

4.1 广义岭型主相关估计的K值选取

4.2 两个实例

4.2.1 Hald水泥问题

4.2.2 中国民航客运量

第5章 结论和展望

参考文献

致谢

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果