线性模型回归系数的一种有偏估计—综合c-K岭估计
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| §1.1 有偏估计和岭估计的研究背景和意义 | 第13-14页 |
| §1.2 文献综述 | 第14-16页 |
| §1.3 主要内容安排及创新 | 第16-18页 |
| 第二章 线性回归模型及多重共线性概述 | 第18-31页 |
| §2.1 准备知识 | 第18-24页 |
| 2.1.1 矩阵代数的基本知识 | 第18-22页 |
| 2.1.2 随机向量的基本知识 | 第22-24页 |
| §2.2 线性回归模型概述 | 第24-26页 |
| 2.2.1 多元线性回归模型的一般形式 | 第24-25页 |
| 2.2.2 多元线性回归模型的基本假设 | 第25-26页 |
| §2.3 最小二乘估计定义及性质 | 第26-28页 |
| 2.3.1 最小二乘估计的定义 | 第26-27页 |
| 2.3.2 最小二乘估计的性质 | 第27-28页 |
| §2.4 多重共线性概述 | 第28-31页 |
| 2.4.1 多重共线性的成因 | 第28页 |
| 2.4.2 多重共线性对回归模型产生的影响 | 第28-29页 |
| 2.4.3 多重共线性的诊断 | 第29-31页 |
| 第三章 一种新的有偏估计方法——综合c-K岭估计 | 第31-50页 |
| §3.1 岭估计 | 第31-36页 |
| 3.1.1 岭估计的定义 | 第31-32页 |
| 3.1.2 岭估计的性质 | 第32-36页 |
| §3.2 广义岭估计 | 第36-37页 |
| §3.3 Stein压缩估计 | 第37-38页 |
| §3.4 新的有偏估计——综合c-K岭估计 | 第38-50页 |
| 3.4.1 综合c-K岭估计的定义 | 第38-39页 |
| 3.4.2 综合c-K岭估计的性质 | 第39-45页 |
| 3.4.3 综合c-K岭估计的岭参数的选择 | 第45-50页 |
| 第四章 实证分析 | 第50-55页 |
| §4.1 变量的选取及数据的搜集 | 第50页 |
| §4.2 模型的建立及多重共线性诊断 | 第50-52页 |
| §4.3 岭估计以及综合c-K岭估计的应用 | 第52-54页 |
| 4.3.1 岭估计的应用 | 第52-54页 |
| 4.3.2 综合c-K岭估计的应用 | 第54页 |
| §4.4 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论和展望 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |
