Resumen

La literatura ha demostrado que el estimador de mínimos cuadrados ordinarios (OLSE) no es el mejor cuando las variables explicativas están relacionadas, es decir, cuando existe multicolinealidad. Este estimador se vuelve inestable y ofrece una conclusión engañosa. En este estudio, se propone un nuevo estimador modificado de dos parámetros basado en información previa para el vector de parámetros con el fin de eludir el problema de la multicolinealidad. Este nuevo estimador incluye los casos especiales del estimador de mínimos cuadrados ordinarios (OLSE), el estimador de cresta (RRE), el estimador de Liu (LE), el estimador de cresta modificado (MRE) y el estimador de Liu modificado (MLE). Además, la superioridad del nuevo estimador sobre OLSE, RRE, LE, MRE, MLE y el estimador de dos parámetros propuesto por Ozkale y Kaciranlar (2007) se obtuvo utilizando el criterio de la matriz de error cuadrático medio. En conclusión, se realizaron un ejemplo numérico y un estudio de simulación para ilustrar los resultados teóricos.

• Materias:Dinámica de fluidos Modelado matemático Análisis mecánico Ecuaciones diferenciales
• Subjects:Fluid dynamics Mathematical modeling Mechanical analysis Differential equations
• Palabras claves:estimador de mínimos cuadrados ordinarios, OLSE, estimador de Liu, nuevo estimador, estimador de parámetros, estimador de cresta, criterio de la matriz del error cuadrático medio, LE, MLE, MRE
• Keywords:ordinary least squares estimator, OLSE, Liu estimator, new estimator, parameter estimator, ridge estimator, mean squared error matrix criterion, LE, MLE, MRE