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PERFORMANCE OF RIDGE REGRESSION ESTIMATOR METHODS ON SMALL SAMPLE SIZE BY VARYING CORRELATION COEFFICIENTS: A SIMULATION STUDY | Science Publications

机译:变异系数的小样本大小的岭回归估计方法的性能:模拟研究科学出版物

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摘要

> When independent variables have high linear correlation in a multiple linear regression model, we can have wrong analysis. It happens if we do the multiple linear regression analysis based on common Ordinary Least Squares (OLS) method. In this situation, we are suggested to use ridge regression estimator. We conduct some simulation study to compare the performance of ridge regression estimator and the OLS. We found that Hoerl and Kennard ridge regression estimation method has better performance than the other approaches.
机译: >当多元线性回归模型中的自变量具有高线性相关性时,我们可能会有错误的分析。如果我们基于普通的最小二乘法(OLS)进行多元线性回归分析,就会发生这种情况。在这种情况下,建议使用岭回归估计器。我们进行了一些仿真研究,以比较岭回归估计器和OLS的性能。我们发现Hoerl和Kennard岭回归估计方法比其他方法具有更好的性能。

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