1、
合理地选择参数，避免参数间的强复共线性，是参数有效估计的关键之一。
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结果表明,这种方法改善了最小二乘回归中的多重共线性问题,具有实用价值.
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本文讨论复共线性和粗差同时存在时线性模型的参数估计问题.
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4、
The least Square estimates are not reliable when there exists multicollinearity in adjustment model.
当平差模型中存在复共线关系时,未知参数的最小二乘估计很不可靠.
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理论分析与计算结果表明，对于克服设计阵的复共线性对参数估计危害，部分岭估计是一种有针对性的有偏估计，它明显优于普通岭估计。
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特别，当变量X多重相关性突出时，本文方法效果显著。
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