【非线性模型的参数估计】参数可加模型的Liu估计

时间：2017-01-09 17:43:26 作者：王肖南；魏传华；

本文作者：王肖南；魏传华；成功正常投稿发表论文到《统计与决策》2015年08期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：文章研究半参数可加模型在线性部分自变量存在多重共线性时的估计问题,分别基于Profile最小二乘方法和Backfitting方法构造了参数分量的Liu型估计。当模型参数分量附加线性约束条件时,给出了对应的约束Liu型估计。
【论文正文预览】：0引言利用线性回归模型分析实际数据,特别是涉及到的自变量个数较多时候,经常会遇到多重共线性问题,即自变量之间存在近似的线性关系。多重共线性问题会导致回归系数的最小二乘估计出现问题,如某些回归系数估计值或其标准差估计值异常偏大,回归系数估计值的符号与实际意义相违
【文章分类号】：O212.1
【稿件关键词】：半参数可加模型多重共线性Profile最小二乘方法Backfitting方法Liu估计
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【稿件标题】：【非线性模型的参数估计】参数可加模型的Liu估计
【作者单位】：中国人民大学统计学院;中央民族大学理学院;
【发表期刊期数】：《统计与决策》2015年08期
【期刊简介】：本刊文笔清新、内容务实、风格泼辣；统计与决策结合，理论与实务并重；立足统计理论，关注经济热点；推介决策方汉，引导工作实践；传递信息动态，宣扬强者风采；解答读者疑难，反映读者呼声。统计与决策不仅连续入选北大核心目录，还被众多重点院校评为权威......更多统计与决策杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1110/)投稿信息
【版权所有人】：王肖南；魏传华；