Estimadores de crestas de dos parámetros modificados para mejorar el rendimiento de regresión en presencia de multicolinealidad: simulaciones y aplicaciones de datos médicos
Autores: Alharthi, Muteb Faraj; Akhtar, Nadeem
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Estimadores de crestas de dos parámetros modificados para mejorar el rendimiento de regresión en presencia de multicolinealidad: simulaciones y aplicaciones de datos médicos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Multicolinealidad
Regresión ridge
Término de regularización
Estimaciones de coeficientes
Error cuadrático medio
Simulaciones de Monte Carlo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Los simulaciones muestran que los estimadores propuestos minimizan consistentemente el error cuadrático medio mejor que OLS y otros estimadores de ridge, especialmente en conjuntos de datos con fuerte multicolinealidad y grandes varianzas de error.
Descripción
Los simulaciones muestran que los estimadores propuestos minimizan consistentemente el error cuadrático medio mejor que OLS y otros estimadores de ridge, especialmente en conjuntos de datos con fuerte multicolinealidad y grandes varianzas de error.