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ブートストラップは、置換のあるランダムサンプリングの概念に基づく簡単でありながら強力な推定方法です。バイアスパラメータを使用したリッジ回帰は、予測子が共線的であるデータの分析において通常の最小二乗回帰モデルの実行可能な代替手段となりました。本論文では、線形回帰モデルにおけるリッジパラメータの推定に向けた非パラメトリックブートストラップ量子アプローチを開発します。提案された方法は、いくつかの人気があり広く使用されているリッジ推定器を用いて示されますが、このアイデアは任意のリッジ推定器に拡張可能です。モンテカルロシミュレーションを実施し、提案された推定器の性能をベースラインの対応物と比較しました。我々の提案したブートストラップ量子アプローチから得られたMSEは、特に共線性が高い場合に、ベースラインの推定器よりも大幅に小さいことが実証されました。実データセットに対する応用は、このアイデアの適合性を明らかにしています｡
Dar et al. (Mon,) はこの問題を研究しました。
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