线性模型有偏估计的一种新算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 线性回归模型和最小二乘估计 | 第7-8页 |
| 1.2 线性有偏估计的发展现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的主要工作内容 | 第10-11页 |
| 第二章 预备知识 | 第11-19页 |
| 2.1 最小二乘估计 | 第11页 |
| 2.2 复共线性 | 第11-13页 |
| 2.3 常见的有偏估计 | 第13-14页 |
| 2.3.1 stein压缩估计 | 第13页 |
| 2.3.2 岭估计和广义岭估计 | 第13-14页 |
| 2.3.3 Liu估计 | 第14页 |
| 2.4 高斯消去变换 | 第14-16页 |
| 2.5 数据标准化处理 | 第16-17页 |
| 2.6 岭估计中的岭迹法 | 第17页 |
| 2.7 交叉验证思想 | 第17-19页 |
| 第三章 线性模型有偏估计的新算法 | 第19-27页 |
| 3.1 算法的思想 | 第19-21页 |
| 3.2 算法的原则 | 第21-22页 |
| 3.2.1 第一种原则 | 第21-22页 |
| 3.2.2 第二种原则 | 第22页 |
| 3.3 线性模型有偏估计的一种新算法 | 第22-27页 |
| 3.3.1 第一种原则下的新算法—新方法1 | 第23-25页 |
| 3.3.2 第二种原则下的新算法—新方法2 | 第25-27页 |
| 第四章 实验模拟 | 第27-37页 |
| 4.1 蒙特卡罗模拟 | 第27-34页 |
| 4.1.1 新方法1 | 第27-30页 |
| 4.1.2 新方法2 | 第30-34页 |
| 4.2 实例分析 | 第34-37页 |
| 4.2.1 一般最小二乘估计分析 | 第35页 |
| 4.2.2 岭迹法分析 | 第35页 |
| 4.2.3 新方法2分析 | 第35-37页 |
| 第五章 全文总结 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第42页 |
