基于收缩机制的若干回归模型比较研究

被引：3

作者：

李霞 ^{[1
]}

刘超 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国人民大学统计学院

[2] 北京航空航天大学应用数学系,“数学、信息与行为”教育部重点实验室

来源：

统计与决策 | 2008年 / 05期

关键词：

OLS; 岭回归; LASSO回归; 收缩估计;

D O I：

10.13546/j.cnki.tjyjc.2008.05.021

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

预测精度与可解释性是回归模型评价的两个重要依据。由于变量之间的"共线性"和模型的"过拟合"等问题导致OLS(ordinary least squares)估计量并不总是令人满意。通过在传统的回归模型上引入收缩机制,新一代回归模型能获得更好的预测精度和良好的可解释性。文章比较了几种典型基于收缩机制的回归模型,如岭回归、LASSO,并通过实例分析了不同模型的性能与特点。

引用

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