文献类型：期刊文章

作　　者：喻达磊[1] 饶炜东[1] 尹潇潇[2]

YU Dalei;RAO Weidong;YIN Xiaoxiao(Statistics and Mathematics College,Yunnan University of Finance and Economics,Kunming 650221;Department of Statistics,Shanghai University of Finance and Economics Zhejiang College,Jinhua 321013)

机构地区：[1]云南财经大学统计与数学学院,昆明650221 [2]上海财经大学浙江学院统计系,金华321013

出　　处：《系统科学与数学》

基　　金：国家自然科学基金(11661079,11561071)资助课题

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：652-661

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、JST、MR、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：岭回归是一种常用的用于克服多重共线性的压缩估计方法.文章在存在异方差的背景下,考察了组合不同岭参数下岭估计量的模型平均方法,并在广义交叉核实法的框架下构造了相应的权重选择准则.当拟合模型的设定存在偏误时,证明了基于广义交叉核实法的模型平均法可以给出渐近最优的预测.此外,使用蒙特卡洛模拟考察了所提出的模型平均方法在有限样本下的有效性.最终,使用所提出的方法对一组乙炔反应工艺的数据进行了分析,所得到的结论进一步表明,模型平均法在实际数据分析工作中具有较高应用价值.

关 键 词：岭回归 模型平均  广义交叉核实法  渐近最优性

分 类 号：O212.1]