Sélection du paramètre de crête à l'aide de la programmation mathématique

La régression de crête résout les problèmes de multicolinéarité en introduisant un paramètre de biais appelé paramètre de crête; il réduit les estimations et leurs erreurs standards afin d'atteindre des résultats acceptables. La sélection du paramètre de crête a été réalisée à l'aide de plusieurs techniques subjectives et objectives liées à certains critères. Dans cette étude, la sélection du paramètre de crête dépend d'autres mesures statistiques importantes pour obtenir une meilleure valeur du paramètre de crête. La technique de sélection du paramètre de crête proposée dépend d'un modèle de programmation mathématique et les résultats sont évalués grâce à une étude de simulation. La performance de la méthode proposée est bonne lorsque la variance d'erreur est supérieure ou égale à un; l'échantillon se compose de 20 observations, le nombre de variables explicatives dans le modèle est de 2, et il existe une corrélation très forte entre les deux variables explicatives.