Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems

Arthur E. Hoerl; Robert W. Kennard · Technometrics · 1970

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Autor / responsable

Arthur E. Hoerl; Robert W. Kennard

Editorial

Technometrics

Año

1970

Idioma

en

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In multiple regression it is shown that parameter estimates based on minimum residual sum of squares have a high probability of being unsatisfactory, if not incorrect, if the prediction vectors are not orthogonal. Proposed is an estimation procedure based on adding small positive quantities to the diagonal of X′X. Introduced is the ridge trace, a method for showing in two dimensions the effects of nonorthogonality. It is then shown how to augment X′X to obtain biased estimates with smaller mean square error.

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APA 7

Hoerl, A. E. & Kennard, R. W. (1970). Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems. https://doi.org/10.1080/00401706.1970.10488634

MLA

Hoerl, Arthur E, and Robert W. Kennard. "Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems." 1970. https://doi.org/10.1080/00401706.1970.10488634.

Chicago

Hoerl, Arthur E. and Robert W. Kennard. 1970. "Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems.". https://doi.org/10.1080/00401706.1970.10488634.

Harvard

Hoerl, A. E. and Kennard, R. W. 1970, Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems, Technometrics, available at: https://doi.org/10.1080/00401706.1970.10488634 [Accessed 30 Jun. 2026].

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Título: Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems

Autor / colaboradores: Arthur E. Hoerl; Robert W. Kennard

Editorial: Technometrics

Año de publicación: 1970

Idioma: en

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