Um Estudo de Simulação de Alguns Estimadores de Regressão Ridge sob Diferentes Suponências Distribucionais

Resumo Baseado no trabalho de Khalaf e Shukur (Citation2005), Alkhamisi et al. (Citation2006) e Muniz et al. (Citation2010), este artigo considera vários estimadores para estimar o parâmetro ridge k. Este artigo difere dos artigos mencionados de três maneiras: (1) Os dados são gerados a partir de distribuições Normal, t de Student e F com graus de liberdade apropriados; (2) O número de regressores considerados varia de 4 a 12 em vez de 2 a 4, que é a prática usual; (3) Tanto o erro quadrático médio (MSE) quanto a soma dos quadrados da previsão (PRESS) são considerados como critérios de desempenho. Um estudo de simulação foi realizado para comparar o desempenho dos estimadores. Com base no estudo de simulação, encontramos que aumentar a correlação entre as variáveis independentes tem efeito negativo no MSE e no PRESS. No entanto, aumentar o número de regressores tem efeito positivo no MSE e no PRESS. Quando o tamanho da amostra aumenta, o MSE diminui mesmo quando a correlação entre as variáveis independentes é grande. É interessante notar que os padrões de dominância dos estimadores permanecem os mesmos tanto sob o critério de MSE quanto PRESS. No entanto, o desempenho dos estimadores depende da escolha da suposição da distribuição de erro do modelo de regressão. Palavras-chave: EstimaçãoLSEMSEMulticolinearidadePRESSRegressão RidgeSimulaçãoClassificação de Assuntos Matemáticos: Primário 62J07Secundário 62F10 Agradecimentos Os autores agradecem ao parecerista por seus valiosos comentários que certamente melhoraram a apresentação do artigo.