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常用统计软件关于岭回归计算原理的比较分析
被引：17
作者：
尹康
机构：
[1] 上海财经大学统计与管理学院
来源：
关键词：
岭回归;
软件;
SAS;
山脊回归;
岭参数;
标准化系数;
计算原理;
D O I：
10.19343/j.cnki.11-1302/c.2013.02.015
中图分类号：
O212.1 [一般数理统计];
学科分类号：
020208 ;
070103 ;
0714 ;
摘要：
<正>一、引言对于多元线性回归模型Y=Xβ+ε,其中Y为因变量的观测向量,维度为n×1,X是自变量的观测矩阵,其维度为n×(p+1),β是p+1维的系数向量,ε是n维随机向量且εi～N(0,σ2ε)。根据Gauss-Markov定理,参数β的最小二乘估计量β^=(X’X)-1X’Y是最优线性无偏估计(BLUE)。当自变量之间存在高度的共线性,则最小二乘估计的结果尽管在理论上有较好
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