经验似然方法在统计界中深受广大学者的关注,它是一种重要的非参数统计方法,被广泛应用于生物、医学、经济和管理等领域,因此,将经验似然方法应用到线性模型的统计推断有重要的价值.最小二乘法在线性模型的参数估计中处于基础地位,但当设计矩阵X出现复共线性时,最小二乘估计的精度变低,均方误差较大,表现不稳定,一种有偏估计—岭估计较好地解决了设计矩阵存在复共线性情形的统计推断问题,因此,本文研究岭估计下线性模型误差方差的估计有较重要的价值.本文利用经验似然方法对岭估计下固定设计情形和随机设计情形线性模型的误差方差进行估计,在一定的正则条件下,证明了估计的渐近正态性,其渐近方差小于传统估计的渐近方差,通过数值模拟也可以看出,基于经验似然方法得到的估计的功效要比传统估计的功效好,进一步验证了本文的结论.