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作者：胡国治;曾婕;程维虎;
单位：合肥师范学院数学与统计学院;北京工业大学数学统计学与力学学院;
摘要：在线性回归模型中，当协变量之间存在高度共线性时，岭回归是一种可有效优化估计效果的方法。在岭回归中，岭参数的选择至关重要，它决定了岭回归估计的优劣。文章研究了当响应变量右删失时岭回归的平均估计问题。首先，通过组合不同岭参数下的岭估计量，构建新的岭回归平均估计量；其次，基于“去一”交叉验证准则提出相应的权重选择方法，并证明所得平均估计量的渐近最优性；最后，利用数值模拟和实例分析验证所提出的模型平均方法较传统方法更优。
关键词：岭回归;;模型平均;;删失数据;;交叉验证;;渐近最优性
基金资助：安徽省哲学社会科学规划项目（AHSKYQ2023D038）
