吉尔根·格罗 限制岭估计。 （英语） Zbl 1116.62368号 统计概率。莱特。 65，第1期，57-64（2003）. 小结：在线性回归模型中，当参数向量的附加线性限制成立时，我们引入了参数向量的岭估计。该估计量是著名的限制最小二乘估计量的推广，并且被限制在由限制生成的（仿射）子空间内。给出了新估计优于限制最小二乘估计的充要条件。我们的新估计不会与下面介绍的限制岭回归估计混淆N.萨尔卡[同上，第7号，1987年至2000年（1992年；Zbl 0774.62074号)]. 引用于5评论引用于53文件 MSC公司： 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 62J05型 线性回归；混合模型 关键词：最小二乘法;线性限制;矩阵风险;岭估计量;收缩率 引文：Zbl 0774.62074号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Groß}，统计概率。莱特。65，第1号，57--64（2003；Zbl 1116.62368） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Baksalay，J.K。；Kala，R.，矩阵之间的偏序，其中一个矩阵的秩为1，Bull。波兰学院。科学。数学。，31, 5-7 (1983) ·Zbl 0535.15006号 [2] Baksalay，J.K。；Puntanen，S。；Styan，G.P.H.，一般Gauss-Markov模型中最佳线性无偏估计的色散矩阵的一个性质，SankhyáSer。A、 52、279-296（1990）·Zbl 0727.62072号 [3] Farebrother，R.W.，最小均方误差线性估计和岭回归，技术计量学，17，127-128（1975）·Zbl 0294.62088号 [4] Farebrother，R.W.，关于岭回归均方误差的进一步结果，J.Roy。统计师。Soc.序列号。B、 38248-250（1976年）·Zbl 0344.62056号 [5] 霍尔，A.E。；Kennard，R.W.，非正交问题的岭回归有偏估计，技术计量学，12，69-82（1970）·Zbl 0202.17206号 [6] 霍尔，A.E。；Kennard，R.W。；Baldwin，K.F.，Ridge回归一些模拟，Comm.Statist。理论方法，4105-123（1975）·Zbl 0296.62062号 [7] 南卡锡兰拉。；萨卡利奥卢，S。；Akdeniz，F.，修正岭回归估计量和限制岭回归估计值的均方误差比较，Comm.Statist。理论方法，27，131-138（1998）·Zbl 0960.62068号 [8] 南卡锡兰拉。；萨卡利奥卢，S。；Akdeniz，F。；Styan，G.P.H。；Werner，H.J.，《线性回归中的一种新的有偏估计量和波特兰水泥广泛分析数据集的详细分析》，SankhyáSer。B、 61443-459（1999） [9] 萨利赫，A.K.M.D.E。；Kibria，B.M.G.，一些新的初步检验岭回归估计量的性能及其性质，公共统计。理论方法，222747-2764（1993）·Zbl 0786.62071号 [10] Sarkar，N.，一种结合岭回归和限制最小二乘估计方法的新估计量，Comm.Statist。理论方法，211987-2000（1992）·Zbl 0774.62074号 [11] Swindel，B.F.，《基于先验信息的良好估计》，Comm.Statist。理论方法，51065-1075（1976）·Zbl 0342.62035号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。