Abstract

Two types of ridge regression estimators were compared with the ordinary least squares (OLS) estimator in order to select the "best" estimator when multicollinearitc existed. The ridge estimators were Mallows's (1973) $C_P$-like statistic, and Allen's (1974) PRESS-like statistic. The evaluation was conducted based on the predictive ability of a yield model developed by Matney et al. (1988). A total of 522 plots from the data of the Southwide Loblolly Pine Seed Source study was used in this study. All of ridge estimators were better in predictive ability than the OLS estimator. The ridge estimator obtained by using Mallows's statistic performed the best. Thus, ridge estimators can be recommended as an alternative estimator when multicollinearity exists among independent variables.

수확(收穫) 예측(豫測) model이 multicollinearity 문제점(問題點) 가질때 보다 정확한 추정식(推定式)을 얻기 위하여 두 종류의 ridge estimator와 최소(最小) 자승법(自乘法)(OLS)의 추정치를 비교(比較)하였다. 본 연구(硏究)에서 사용(使用)된 ridge estmator는 Mallows's (1973)Cp-like statistic과 Allens's (1974) PRESS-like statistic 이었다. 위의 세가지 estimator 예측(豫測) 능력(能力) 평가(評賣)는 Matney 등(等)(1988)에 의하여 개발(開發)된 수확(收穫) model을 이용(利用)하여 비교(比較)하였다. 사용되어진 자료(資料)는 미국(美國) 남부(南部) 테에다 소나무 시험림(試驗林)의 총(總)522개(個) plot을 이용(利用)하였다. 두 개(個)의 ridge estimator가 최소(最小) 자승법(自乘法)에 의한 추정치 보다 수확(收穫) 예측(豫測) 능력(能力)이 우수(優秀)하였으며, 특히 Mallows's statistic에 의한 ridge estimator가 가장 우수(優秀)하였다. 따라서 ridge estimator는 수확(收穫) 예측(豫測) model의 독립(獨立) 변수(變數) 간(間)에 multicollinearity 문제점(問題點)이 있을 때 최소(最小) 자승법(自乘法)에 의 한 추정치를 대치(代置)할 수 있는 estimator로서 추천(推薦)할 수 있었다.

Keywords

• Yield prediction models;
• multicollinearity;
• ridge regression