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穆罕默德·诺曼·阿克兰;B.M.Golam，Kibria;穆罕默德·阿布纳泽尔（Mohamed R.Abonazel）。;尼姆拉·阿夫扎尔

关于伽马回归模型中一些有偏估计的性能：模拟和应用。 （英语） Zbl 07572869号

J.统计计算。模拟 92，第12期，2425-2447（2022）.
摘要：当响应变量是连续的且正偏斜时，伽马回归模型被广泛应用。在多重共线性问题中，通常的最大似然估计因其方差膨胀而不充分。为了减少这种影响，通常使用著名的岭估计和刘估计。在本研究中，我们为新估计量提出了一些收缩参数，并与M.阿明等人【Stat.Pap.61，No.31997-1026（2020；Zbl 1445.62184号)]和GRM的两个建议屋脊参数，由A.F.卢克曼等人[“伽马回归模型的新脊型估计器”，Scientifica 2021，文章ID 5545356，8 p.（2021；doi:10.1155/2021/5545356)]. 进行了蒙特卡罗模拟研究和实证应用，以评估所提出的估计量和其他估计量的有效性。基于模拟结果和应用的发现，我们发现我们提出的一种估计方法在小色散水平下表现最佳。

MSC公司：

62至XX 统计
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

有偏估计量;广义线性模型;GRM公司;Liu估计器;最大似然估计量;均方误差;多重共线性;岭估计;收缩估算器;模拟研究

引文：

Zbl 1445.62184号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.N.Akram}等人，《统计计算杂志》。模拟92，No.12，2425--2447（2022；Zbl 07572869）
全文： 内政部

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