TAILIEUCHUNG - Báo cáo vật lý: "AN OVERVIEW OF BIASED ESTIMATOR"

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu khoa học trên tạp chí khoa học vật lý quốc tế đề tài: AN OVERVIEW OF BIASED ESTIMATOR | Journal of Physical Science Vol. 18 2 89-106 2007 89 AN OVERVIEW OF BIASED ESTIMATORS Ng Set Foong1 Low Heng Chin2 and Quah Soon Hoe2 department of Information Technology and Quantitative Sciences Universiti Teknologi MARA Jalan Permatang Pauh 13500 Permatang Pauh Pulau Pinang Malaysia 2School of Mathematical Sciences Universiti Sains Malaysia 11800 USM Pulau Pinang Malaysia Corresponding author hclow@ shquah@ Abstrak Penganggar pincang telah dicadangkan sebagai satu cara untuk meningkatkan kejituan anggaran parameter dalam model regresi apabila kekolinearan wujud dalam model tersebut. Sebab-sebab untuk menggunakan penganggar pincang telah dibincangkan dalam kertas kerja ini. Satu senarai penganggar-penganggar pincang juga dirumuskan dalam kertas kerja ini. Abstract Some biased estimators have been suggested as a means of improving the accuracy of parameter estimates in a regression model when multicollinearity exists. The rationale for using biased estimators instead of unbiased estimators when multicollinearity exists is given in this paper. A summary for a list of biased estimators is also given in this paper. Keywords multicollinearity regression unbiased estimor 1. INTRODUCTION When serious multicollinearity is detected in the data some corrective actions should be taken in order to reduce its impact. The remedies for the problem of multicollinearity depend on the objective of the regression analysis. Multicollinearity causes no serious problem if the objective is to predict. However multicollinearity is a problem when our primary interest is in the estimation of The variances of parameter estimate when multicollinearity exists can become very large. Hence the accuracy of the parameter estimate is reduced. One obvious solution is to eliminate the regressors that are causing the multicollinearity. However selecting regressors to delete for the purpose of removing or reducing multicollinearity is not a safe strategy. Even with .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.