Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité

R. Palm; A. F. Iemma

Revue de Statistique Appliquée (1995)

  • Volume: 43, Issue: 2, page 5-33
  • ISSN: 0035-175X

How to cite

top

Palm, R., and Iemma, A. F.. "Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité." Revue de Statistique Appliquée 43.2 (1995): 5-33. <http://eudml.org/doc/106374>.

@article{Palm1995,
author = {Palm, R., Iemma, A. F.},
journal = {Revue de Statistique Appliquée},
language = {fre},
number = {2},
pages = {5-33},
publisher = {Société de Statistique de France},
title = {Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité},
url = {http://eudml.org/doc/106374},
volume = {43},
year = {1995},
}

TY - JOUR
AU - Palm, R.
AU - Iemma, A. F.
TI - Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité
JO - Revue de Statistique Appliquée
PY - 1995
PB - Société de Statistique de France
VL - 43
IS - 2
SP - 5
EP - 33
LA - fre
UR - http://eudml.org/doc/106374
ER -

References

top
  1. Cazes P. (1975). Protection de la régression par utilisation de contraintes linéaires et non linéaires. Rev. Stat. Appl.23, p. 37-57. MR415904
  2. Cazes P. (1977). Estimation biaisée et estimation sous contraintes dans le modèle linéaire. In : Premières journées internationales «Analyse des données et informatique» . Versailles, I.R.I.A., p. 223-232. 
  3. Cazes P. (1978). Méthodes de régression : la régression sous contraintes. Cah. Anal. Données3, p. 147-165. 
  4. Cazes P., Turpin P.Y.(1971). Régression sous contraintes : application à l'estimation de la courbe granulométrique d'un aérosol. Rev. Stat. Appl.19, p. 23-44. MR383652
  5. Copas J.B. (1983). Regression, prediction and shrinkage. J. R. Stat. Soc., Ser. B, 45, p. 311-354. Zbl0532.62048MR737642
  6. Dagnelie P. (1982). Analyse statistique à plusieurs variables. Gembloux, Presses agronomiques, 362 p. 
  7. Draper N.R., Smith H. (1981). Applied regression analysis. New York, Wiley, 709 p. Zbl0548.62046MR610978
  8. Draper N.R., Van Nostrand R.C. (1979). Ridge regression and James-Stein estimation : review and comments. Technometrics21, p. 451-466. Zbl0466.62058MR555086
  9. Graybill F.A. (1969). Introduction to matrices with applications in statistics. Belmont, Wadsworth, 372 p. MR249443
  10. Greenberg E. (1975). Minimum variance properties of principal component regression. J. Amer. Stat. Assoc.70, p. 194-197. Zbl0313.62047
  11. Hocking R.R. (1976). The analysis and selection of variables in linear regression. Biometrics32, p. 1-49. Zbl0328.62042MR398008
  12. Hoerl A.E., Kennard R.W. (1970a). Ridge regression : biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics12, p. 55-66. Zbl0202.17205
  13. Hoerl A.E., Kennard R.W. (1970b). Ridge regression : applications to nonorthogonal problems. Technometrics12, p. 69-82. Zbl0202.17206
  14. Hoerl A.E., Kennard R.W. (1988). Ridge regression. In : Kotz S., Johnston N.L. (eds). Encyclopedia of statistical sciences (vol. 8). New York, Wiley, p. 129-136. 
  15. Hoerl A.E., Kennard R.W., Baldwin K.F. (1975). Ridge regression : some simulations. Comm. Stat.A4, p. 105-123. Zbl0296.62062
  16. Jackson J.E. (1991). A user's guide to principal components. New York, Wiley, 570 p. Zbl0743.62047
  17. Jolliffe I.T. (1982). A note on the use of principal components in regression. Appl. Stat.31, p. 300-303. 
  18. Lawless J.F., Wang P. (1976). A simulation study of ridge and other regression estimators. Comm. Stat.A5, p. 307-323. Zbl0336.62056
  19. James W., Stein C. (1961). Estimation with quadratic loss. In : Neyman J. (ed.). Proceedings of the fourth Berkeley Symposium (vol. 1). Berkeley, University of Califomia Press, p. 361-379. Zbl1281.62026MR133191
  20. Mansfield E.R., Webster J.T., Gunst R.F. (1977). An analytical variable selection technique for principal component regression. Appl. Stat.26, p. 34-40. MR653481
  21. Marquardt D.W. (1970). Generalized inverses, ridge regression biased linear estimation and non linear estimation. Technometrics12, p. 591-612. Zbl0205.46102
  22. Martens H., Naes T. (1989). Multivariate calibration. New York, Wiley, 419 p. Zbl0732.62109MR1029523
  23. Palm R. (1988). Les critères de validation des équations de régression linéaire. Notes Stat. Inform. (Gembloux)88/1, 27 p. 
  24. Palm R. (1994). Les méthodes d'analyse factorielle : principes et applications. Biom. Praxim.34, p. 35-80. 
  25. Sclove S.L. (1968). Improved estimators for coefficients in linear regression. J. Amer. Stat. Assoc.63, p. 596-606. Zbl0162.22103MR237057
  26. Stewart G.W. (1987). Collinearity and least squares regression. Stat. Sci.2, p. 68-100. Zbl0643.62049MR896260
  27. Stone M., Brooks R.J. (1990). Continuum regression : cross-validated sequentially constructed prediction embracing ordinary least squares, partial least squares and principal components regression (with discussion. J. R. Stat. Soc., Ser. B, 52, p. 237-269. Zbl0708.62054MR1064418
  28. Theil H. (1971). Principles of econometrics. New York, Wiley, 736 p. Zbl0221.62002
  29. Thompson M. (1978a). Selection of variables in multiple regression. Part I : a review and evaluation. Int. Stat. Rev.46, p. 1-19. Zbl0379.62055MR496941
  30. Thompson M. (1978b). Selection of variables in multiple regression. Part II : chosen procedures, computation and examples. Int. Stat. Rev.46, p. 129-146. Zbl0426.62046MR514059
  31. Tomassone R., Lesquoy E., Millier C. (1983). La régression : nouveaux regards sur une ancienne méthode statistique. Paris, Masson, 180 p. 
  32. Webster J.T., Gunst R.F., Mason R.L. (1974). Latent root regression analysis. Technometrics16, p. 513-522. Zbl0294.62081MR362741
  33. Weisberg S. (1985). Applied linear regression. New York, Wiley, 324 p. Zbl0646.62058MR2112740

NotesEmbed ?

top

You must be logged in to post comments.

To embed these notes on your page include the following JavaScript code on your page where you want the notes to appear.

Only the controls for the widget will be shown in your chosen language. Notes will be shown in their authored language.

Tells the widget how many notes to show per page. You can cycle through additional notes using the next and previous controls.

    
                

Note: Best practice suggests putting the JavaScript code just before the closing </body> tag.