基于成分数据的异方差模型

作     者：李顺勇 张娜慧 张晓琴 LI Shunyong;ZHANG Nahui;ZHANG Xiaoqin

作者机构：山西大学数学科学学院 山西大学计算机与信息技术学院 

出 版 物：《山西大学学报(自然科学版)》 (Journal of Shanxi University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2016年第39卷第4期

页      面：549-555页

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自然科学基金(61573229) 山西省国际科技合作项目(2015081020) 山西省自然科学基金(2015011044) 

主　　题：线性回归模型 参数估计 成分数据 岭回归分析法 

摘      要：经典线性回归模型中,常用最小二乘法对模型中的参数进行估计,进而对模型进行预测。当模型具有异方差时,经常使用广义最小二乘法估计参数。若线性模型中的解释变量为成分数据,在异方差下,虽然可以使用广义最小二乘对参数进行估计,但是由于成分数据的定和限制及其特殊的协方差结构,会导致矩阵不可逆,从而无法估计参数。针对成分数据中的这种情况,文章借助于岭回归分析法的思想给出了一种解决方法。实例分析表明,此方法是可行的。