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奥兹卡勒，M.Revan；汉斯·奈奎斯特

广义线性模型中的随机限制岭估计。 （英语） Zbl 1477.62191号

Stat.第页。 62，第3期，1421-1460（2021）.
摘要：许多研究人员在线性回归的精确和随机限制的背景下研究了限制估计。线性回归的一些思想，其中岭估计和限制估计是众所周知的，被应用到广义线性模型中，这些模型提供了广泛的模型，包括逻辑回归、泊松回归等。本研究考虑参数随机约束下广义线性模型的估计。此外，给出了随机约束下估计量的抽样分布、相容性检验和偏置参数的选择。对实际数据集进行了分析，并对二项式分布和泊松分布进行了仿真研究。结果表明，当随机约束和岭思想同时应用于估计方法时，新的估计器在方差和均方误差较小的情况下提高了效率。

引用于三文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
62J20型 诊断、线性推理和回归

关键词：

广义线性模型；随机限制；限制性估计；岭回归；抽样分布

软件：

法尔迈尔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.R.Øzkale}和\textit{H.Nyquist}，Stat.Pap。62，第3号，1421-1460（2021；Zbl 1477.62191）
全文： 内政部

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