岭回归估计在什么意义下解决了多重共线性的估计问题
答案:2 悬赏:50
解决时间 2021-03-14 21:31
- 提问者网友：剪短发丝
- 2021-03-14 18:24
岭回归估计在什么意义下解决了多重共线性的估计问题
最佳答案
- 二级知识专家网友：高冷不撩人
- 2021-03-14 18:34
岭回归的原理较为复杂。根据高斯马尔科夫定理，多重相关性并不影响最小二乘估计量的无偏性和最小方差性，但是，虽然最小二乘估计量在所有线性无偏估计量中是方差最小的，但是这个方差却不一定小。而实际上可以找一个有偏估计量，这个估计量虽然有微小的偏差，但它的精度却能够大大高于无偏的估计量。岭回归分析就是依据这个原理，通过在正规方程中引入有偏常数而求得回归估计量的，具体分析计算过程较为复杂，详细情况可查阅相关资料。
通常岭回归方程的R平方值会稍低于普通回归分析，但回归系数的显著性往往明显高于普通回归，在存在共线性问题和病态数据偏多的研究中有较大的实用价值。
通常岭回归方程的R平方值会稍低于普通回归分析，但回归系数的显著性往往明显高于普通回归，在存在共线性问题和病态数据偏多的研究中有较大的实用价值。
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- 1楼网友：时光挺欠揍
- 2021-03-14 20:02
岭回归要编程完成，你前几天刚问过这个问题
我替别人做这类的数据分析蛮多的
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