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穆尼·S·斯利瓦斯塔瓦。;托姆利什·索兰基。

在线性回归模型中预测多元反应。 （英语） Zbl 1075.62586号

Commun公司。统计、仿真计算。 32，第2期，389-409（2003）.
摘要：在线性多元回归模型中预测多元响应向量需要估计回归参数矩阵。C.斯坦因[布拉格交响乐团议事录《不对称状态》，第二卷，布拉格1973年，第345–381页（1974年；兹比尔0357.62020)],A.范德梅尔和J.V.Zidek公司[Can.J.Stat.8，第1号，27-39（1980年；Zbl 0499.62057号)],M.比洛多和T.卡里亚《多元分析杂志》28，第2期，260-270（1989；Zbl 0683.62033号)]和Y.科诺[“关于平均矩阵的估计”，未发表的手稿，1990年；《多元分析杂志》36，第1期，44–55页（1991年；Zbl 0716.62053号)]已经表明他们的收缩估计量比最小二乘估计量表现得更好。最近，布雷曼和J.H.弗里德曼[J.R.Stat.Soc.，Ser.B 59，No.1，3–54（1997；Zbl 0897.62068号)]提出了另一类收缩估计量，称为C&W-GCV估计量。通过广泛的模拟，他们表明，他们的C&W-GCV估计量比van der Merwe和Zidek[loc.cit.]的FICYREG估计量性能更好，后者是T.W.安德森【Ann.Math.Stat.22，327–351（1951年；Zbl 0043.13902号)，corr.8，No.6，1400（1980）]，分量岭回归和偏最小二乘。然而，他们没有在比较中包括Bilodeau和Kariya[loc.cit.]和Konno[loc.cot.]的最小极大估计值。在本文中，我们将C&W-GCV估计量与两个不变的minimax估计量进行了比较，并证明了除非响应变量的数量与自变量的数量相比相当少，并且样本量较小，否则C&W-GC V的性能不如这两个minimax估计器。

引用于三文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62甲12 多元分析中的估计

引文：

Zbl 0357.62020号;Zbl 0499.62057号;Zbl 0683.62033号;Zbl 0716.62053号;Zbl 0897.62068号;Zbl 0043.13902号

软件：

ASYMPT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.S.Srivastava}和\textit{T.K.S.Solanky}，Commun。统计、仿真计算。32，第2号，389--409（2003；Zbl 1075.62586）
全文： 内政部

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