Una Clase de Estimadores Sesgados en Regresión Lineal

Los estimadores sesgados de los coeficientes en el modelo de regresión lineal han sido objeto de considerables discusiones en la literatura reciente. El propósito de este artículo es proporcionar un enfoque unificado al estudio de los estimadores sesgados en un esfuerzo por determinar sus méritos relativos. La clase de estimadores incluye los estimadores de ridge simples y generalizados propuestos por Hoerl y Kennard 9, el estimador de componentes principales con extensiones como las propuestas por Marquardt 19 y el estimador reducido propuesto por Stein 23. Se considera el problema de estimar los parámetros de sesgo y se ilustra con dos ejemplos.