• 现货Theory of Ridge Regression Estimation with Applications[9781118644614]
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现货Theory of Ridge Regression Estimation with Applications[9781118644614]

1322 九五品

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上海宝山
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作者Saleh, A K MD Ehsanes ; Arashi, Mohammad ; Kibria, B M Golam

出版社Wiley

ISBN9781118644614

出版时间2019-02

装帧精装

纸张其他

页数384页

正文语种英语

上书时间2023-08-16

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   商品详情   

品相描述:九五品
商品描述
This book discusses current methods of estimation in linear  models. In particular, the authors address the methodology of  linear multiple regression models that plays an important role in  almost every scientific investigations in various fields,  including?economics, engineering, and biostatistics.? The  standard estimation method for regression parameters is the  ordinary least square (OLS) principal where residual squared errors  are minimized. Applied statisticians are often not satisfied with  OLS estimators when the design matrix is ill-conditioned, leading  to a multicollinearity problem and large variances that make the  prediction inaccurate.? This book details the  ridge regression estimator, which was developed to combat the  multicollinearity problem. Another estimator, called the  Liu-estimator due to Liu Kejian, is also addressed since it  provides a competing resolution to the multicollinearity  problem.? The ridge regression estimators are complicated  non-linear functions of the ridge parameter, whereas, the  Liu estimators are a linear function of the shrinkage parameter.  With a focus on the ridge regression and LIU estimators, this book  provides expanded coverage beyond the usual preliminary test and  Stein type estimator. In this case, we propose a class of composite  estimators that are obtained by multiplying the OLS, restricted  OLS, preliminary test OLS, and Stein-type OLS by the ridge  factor and Liu-factor. This research is a  significant step towards the study of dominance properties as well  as the comparison of the extent of LASSO properties. In addition,  research materials involving shrinkage and model selection for  linear regression models are provided.? Topical coverage  includes: preliminaries; linear regression models; multiple  regression models; measurement error models; generalized linear  models; and autoregressive Gaussian processes.

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