Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Linear Regression Models under Multicollinearity. Ridge Regression Inferential Techniques

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: M. Pushpalatha,M. Bhupathi Naidu and Balasiddamuni Pagadala
ISBN: 9783659389764
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 216
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 46658 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 124544
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book proposes the various types of new Ridge regression estimators to deal with the problem of multicollinearity in multiple linear regression analysis.An Ordinary ridge regression estimators and an orthonormal( ridge regression estimators have been derived by selecting the values for ridge parameter based on studentized residuals.A partitioned linear regression model has been specified and the ridge regression estimator has been developed by using Internally studentized residual sum of squares.besides these,an Adaptive General Ridge regression estimator's and a new combined restricted ridge regression estimators have been proposed along with iterative procedures for the solutions of elements of ridge parameters matrix.
Ключевые слова: Econometrics Theory
Похожие издания
Отрасли знаний: Точные науки -> Математика -> Статистика
K. Sreenivasulu,V.H. Bajaj and Balasiddamuni Pagadala
Linear Regression Models with Heteroscedastic Errors. Inferential Aspects of Heteroscedastic Errors.
2013 г.,  268 стр.,  мягкий переплет
In this some new estimation methods and testing procedures for the linear regression models with heteroscedastic disturbances. A Minimum Norm Quadratic Unbiased (MINQU) estimation method has been developed for estimating the unknown heteroscedastic error variances by using the weighted studentized residuals. A multiplicative heteroscedastic linear...

51409 тг
Бумажная версия