کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
416223 | 681302 | 2006 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Robust Box–Cox transformations based on minimum residual autocorrelation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Response transformations are a popular approach to adapt data to a linear regression model. The regression coefficients, as well as the parameter defining the transformation, are often estimated by maximum likelihood assuming homoscedastic normal errors. Unfortunately, consistency to the true parameters holds only if the assumptions of normality and homoscedasticity are satisfied. In addition, these estimates are nonrobust in the presence of outliers. New estimates are proposed, which are robust and consistent even if the assumptions of normality and homoscedasticity do not hold. These estimates are based on the minimization of a robust measure of residual autocorrelation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 50, Issue 10, 20 June 2006, Pages 2752–2768
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 50, Issue 10, 20 June 2006, Pages 2752–2768
نویسندگان
Alfio Marazzi, Victor J. Yohai,