Superioridad De La Regresión General Ridge Sobre Mínimos Cuadrados
Palabras clave:
Cuadrado Medio del Error, Regresión Ridge, Mínimos Cuadrados, MulticolinealidadResumen
RESUMEN
El estimador de Mínimos Cuadrados (MC), es un caso especial del estimador general ridge propuesto por Hoerl y Kennard en 1970, para ajustar un modelo de regresión polinomial. En este artículo, se demuestra que la Regresión General Ridge (RGR), es mejor que el estimador de MC, para ajustar el polinomio, bajo el criterio del Cuadrado Medio del Error (CME), cuando el problema de multicolinealidad está presente. La prueba de este resultado, es dada aquí.
ABSTRACT
The ordinary least square estimator (OLS), is a special case of the general ridge estimator proposed by Hoerl and Kennard in 1970, for adjust a polynomial like a regression model. In this paper we demonstrate that the General Ridge Regression (GRR), is better than the OLS estimator, for adjust the polynomial, by the criterion of mean square error (MSE), when the multicollinearity problem is present. The proof of this result is given here.
Palabras Claves: Cuadrado Medio del Error, Regresión Ridge, Mínimos Cuadrados, Multicolinealidad.
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Box G. E. P. and Draper N. R. 1987. Empirical Model-Building and Response Surfaces, New York: Jhon wiley and Sons.
Creel M. 2002. Graduate Econometrics Lecture Notes, University of Barcelona, España, version 0.4, Revised November 2002
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