In this paper, we consider improved

In this paper, we consider improved estimation strategies for the parameter vector in multiple regression models with first-order random coefficient autoregressive errors (RCAR(1)). We propose a shrinkage estimation strategy and implement variable selection methods such as lasso and adaptive lasso strategies. The simulation results reveal that the shrinkage estimators perform better than both lasso and adaptive lasso when and only when there are many nuisance variables in the model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เราพิจารณาประเมินปรับปรุงกลยุทธ์สำหรับเวกเตอร์พารามิเตอร์ในแบบจำลองถดถอยหลายที่สั่งครั้งแรกสุ่มสัมประสิทธิ์ autoregressive ข้อผิดพลาด (RCAR(1)) เราเสนอกลยุทธ์ประเมินการหดตัว และใช้วิธีการเลือกตัวแปรแบบ lasso และกลยุทธ์แบบ lasso แบบอะแดปทีฟ ผลการทดลองแสดงว่า estimators หดตัวทำดีกว่าแบบ lasso และแบบ lasso แบบอะแดปทีฟเมื่อ และก็ต่อ เมื่อมีตัวแปรรบกวนมากในรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราจะพิจารณากลยุทธ์การประเมินที่ดีขึ้นสำหรับเวกเตอร์พารามิเตอร์ในรูปแบบการถดถอยหลายลำดับแรกข้อผิดพลาดสัมประสิทธิ์สุ่มอัต (RCAR (1)) เรานำเสนอกลยุทธ์การประเมินการหดตัวและใช้วิธีการคัดเลือกตัวแปรเช่นเชือกและปรับกลยุทธ์เชือก ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่าการหดตัวประมาณค่าประสิทธิภาพสูงกว่าทั้งสองเชือกและเชือกปรับเวลาและเฉพาะเมื่อมีตัวแปรรำคาญจำนวนมากในรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทความนี้เราจะพิจารณาปรับปรุงการประมาณค่าพารามิเตอร์ในแบบจำลองการถดถอยพหุคูณกับเวกเตอร์แบบสุ่มตัวแรกข้อผิดพลาด ( rcar ( 1 ) เราเสนอการใช้กลยุทธ์การหดตัวและตัวแปรการเลือกวิธีการเช่นเชือกบ่วงบาศและกลยุทธ์ในการปรับตัวผลการจำลองแบบพบว่า การหดตัวประมาณแสดงดีกว่าทั้งเชือกและเชือกปรับเมื่อและเฉพาะเมื่อมีตัวแปรหลายตัวในแบบจำลอง