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        嶺跡分析和嶺參數(shù)選擇

        2014-08-15 20:33:53卜曉明王志福
        科技視界 2014年18期
        關(guān)鍵詞:穩(wěn)定

        卜曉明 王志福

        【摘 要】針對(duì)嶺估計(jì)中嶺參數(shù)的選取問題,本文給出了幾種方法和原則,使估計(jì)的均方誤差大為縮小,從而使估計(jì)穩(wěn)定而接近真實(shí)值。

        【關(guān)鍵詞】嶺參數(shù);均方誤差;穩(wěn)定

        【Abstract】In view of the ridge estimation of ridge parameter selection problem, the paper gives several methods and principles for the estimate of the mean square error (mse) greatly narrowed, and make the estimation stability and close to the real value.

        【Key words】Ridge parameters; Mean Square Error; Stability

        0 引言

        1962年統(tǒng)計(jì)學(xué)家A.E.Hoerl提出了嶺回歸(Ridge Regression)這一方法,隨后1970年他在和R.W.Kennard合作發(fā)表的論文中對(duì)嶺回歸進(jìn)行了深入的討論。這一方法能夠使設(shè)計(jì)矩陣列復(fù)共線時(shí)最小二乘估計(jì)量的均方誤差得到很大改善,使估計(jì)趨于穩(wěn)定[1]。

        嶺回歸方法主要是為了使λp稍大一些,在病態(tài)的(X'X)中沿主對(duì)角線強(qiáng)制加進(jìn)正數(shù)。我們知道

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]A.E.Hoerl R.W.Kennard Ridge regression:bassed estimation for non-orthogonal problems technometrics[Z].1970.

        [2]何秀麗,王浩華.嶺回歸中K值的探討[J].甘肅聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008(06).

        [3]王浩華,李勝軍.嶺回歸中參數(shù)估計(jì)的探討[J].海南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009(01).

        [責(zé)任編輯:劉帥]

        【摘 要】針對(duì)嶺估計(jì)中嶺參數(shù)的選取問題,本文給出了幾種方法和原則,使估計(jì)的均方誤差大為縮小,從而使估計(jì)穩(wěn)定而接近真實(shí)值。

        【關(guān)鍵詞】嶺參數(shù);均方誤差;穩(wěn)定

        【Abstract】In view of the ridge estimation of ridge parameter selection problem, the paper gives several methods and principles for the estimate of the mean square error (mse) greatly narrowed, and make the estimation stability and close to the real value.

        【Key words】Ridge parameters; Mean Square Error; Stability

        0 引言

        1962年統(tǒng)計(jì)學(xué)家A.E.Hoerl提出了嶺回歸(Ridge Regression)這一方法,隨后1970年他在和R.W.Kennard合作發(fā)表的論文中對(duì)嶺回歸進(jìn)行了深入的討論。這一方法能夠使設(shè)計(jì)矩陣列復(fù)共線時(shí)最小二乘估計(jì)量的均方誤差得到很大改善,使估計(jì)趨于穩(wěn)定[1]。

        嶺回歸方法主要是為了使λp稍大一些,在病態(tài)的(X'X)中沿主對(duì)角線強(qiáng)制加進(jìn)正數(shù)。我們知道

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]A.E.Hoerl R.W.Kennard Ridge regression:bassed estimation for non-orthogonal problems technometrics[Z].1970.

        [2]何秀麗,王浩華.嶺回歸中K值的探討[J].甘肅聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008(06).

        [3]王浩華,李勝軍.嶺回歸中參數(shù)估計(jì)的探討[J].海南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009(01).

        [責(zé)任編輯:劉帥]

        【摘 要】針對(duì)嶺估計(jì)中嶺參數(shù)的選取問題,本文給出了幾種方法和原則,使估計(jì)的均方誤差大為縮小,從而使估計(jì)穩(wěn)定而接近真實(shí)值。

        【關(guān)鍵詞】嶺參數(shù);均方誤差;穩(wěn)定

        【Abstract】In view of the ridge estimation of ridge parameter selection problem, the paper gives several methods and principles for the estimate of the mean square error (mse) greatly narrowed, and make the estimation stability and close to the real value.

        【Key words】Ridge parameters; Mean Square Error; Stability

        0 引言

        1962年統(tǒng)計(jì)學(xué)家A.E.Hoerl提出了嶺回歸(Ridge Regression)這一方法,隨后1970年他在和R.W.Kennard合作發(fā)表的論文中對(duì)嶺回歸進(jìn)行了深入的討論。這一方法能夠使設(shè)計(jì)矩陣列復(fù)共線時(shí)最小二乘估計(jì)量的均方誤差得到很大改善,使估計(jì)趨于穩(wěn)定[1]。

        嶺回歸方法主要是為了使λp稍大一些,在病態(tài)的(X'X)中沿主對(duì)角線強(qiáng)制加進(jìn)正數(shù)。我們知道

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]A.E.Hoerl R.W.Kennard Ridge regression:bassed estimation for non-orthogonal problems technometrics[Z].1970.

        [2]何秀麗,王浩華.嶺回歸中K值的探討[J].甘肅聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008(06).

        [3]王浩華,李勝軍.嶺回歸中參數(shù)估計(jì)的探討[J].海南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009(01).

        [責(zé)任編輯:劉帥]

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