从约束型最小二乘估计到约束型岭估计的探索
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Exploration on the Restricted Least Squares Estimation to the Restricted Ridge Estimation
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    摘要:

    考虑非齐次约束线性回归模型回归系数的最小二乘估计及岭估计,当设计阵X为病态时,最小二乘估计不再是一个优良估计,提出了一种约束型岭估计,从约束条件入手,借助条件极值法研究(Y-Xβ)′(Y-Xβ)的最小值,使问题转化为在两个约束条件下的优化问题。

    Abstract:

    We considered the least squares estimation and the ridge estimation of regression coefficient in the heterogeneous restricted linear regression model. When the design matrix X is all ill-conditioned matrix, the least squares estimation is no longer a good estimation, The paper proposes a new restricted ridge estimation, obtains from the restricted condition, with the aid of condition extreme value, we study the minimization of (Y-Xβ)′(Y-Xβ),and cause the question to transform as optimized question under two restricted conditions.

    参考文献
    相似文献
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引用本文

刘冬喜.从约束型最小二乘估计到约束型岭估计的探索[J].湖南工业大学学报,2008,22(2):40-42.

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  • 收稿日期:2007-10-08
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  • 在线发布日期: 2015-09-02
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