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Estimation on principal component of multi-collinearity Gauss-Markov model based on minimum description length

中国有色金属学会会刊：英文版 2005年第S1期15卷 153-155页

作者： SHI Yu-feng~(1, 2) (1. Shandong University of Technology, Zibo 255049, China 2. Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China) Shandong Univ Technol Zibo 255049 Peoples R China Wuhan Univ Minist Educ Key Lab Geospace Environm & Geodesy Wuhan 430079 Peoples R China

Gauss-Markov model is frequently used in data analysis; the analysis and estimation of its parameters is always a hot issue. Based on the information theory and from the viewpoint of optimal information on description—minimum description length, this paper discusses a case: where there is multi-collinearity in the coefficient matrix, principal component estimation is used to estimate and select the original parameters, so as to reduce its multi-collinearity and improve its credibility. From the viewpoint of minimum description length, this paper discusses the approach of selecting principal components and uses this approach to solve a practical problem.

关键词： minimum description length Gauss-Markov model multi-collinearity principal component estimation

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