【摘 要】
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线性模型是近代统计分析理论中重要的一类数学模型,在经济、金融、工业、生物、医药等领域有着广泛的应用,其基本的理论方法也成为其他统计问题研究的基本工具之一,其中参数
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线性模型是近代统计分析理论中重要的一类数学模型,在经济、金融、工业、生物、医药等领域有着广泛的应用,其基本的理论方法也成为其他统计问题研究的基本工具之一,其中参数的估计问题吸引了大批学者专家的目光。目前关于参数估计领域的多种研究现状告诉我们,传统意义上的最小二乘估计在解决很多问题的时候,已经不再是一个很好的估计了。于是经过几代数学人的不懈努力,提出了很多新的估计,其中极为重要的一大类型就是有偏估计,也就是均值不等于参数向量的估计。本篇论文主要在以下几个方面对有偏估计问题进行了较为深入的研究:从定义与性质入手,对几类有偏估计的优良性进行了比较,并对优良性的条件进行了推广;关于岭参数K的选取问题,主要介绍了六类岭参数K的选取方法,结合实例说明采用方法不同最终结果也不尽相同,在文章最后部分针对Hoerl-Kennard公式进行了深入一步的改进研究,使岭参数K的选取变得更为优良。
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