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伊萨姆·达乌德

求解多重共线性的改进双参数回归估计。 （英语） Zbl 1496.62114号

泰尔。斯达。 20，编号4，842-859（2022）.
摘要：当多元线性回归模型中出现多重共线性问题时，普通最小二乘（OLS）无偏估计量的性能较差。为了解决上述问题，引入了几种有偏和几乎无偏回归估计。在本研究中，作为OLS估计的替代，提出了一种改进的双参数回归估计，称为Dawoud有偏回归（DBR）估计。此外，我们通过均方误差的准则，从理论上比较了DBR估计器与OLS和一些现有估计器的性能。此外，给出了蒙特卡罗模拟研究和实际数据来评估DBR估计器的性能。主要发现是，在确定的条件下，DBR估计比其他回归估计性能更好。

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

Dawoud有偏估计量;Liu估计器;蒙特卡罗模拟;多重共线性;岭估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Dawoud}，泰国。Stat.20，No.4，842--859（2022；Zbl 1496.62114）
全文： 链接

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