NAVRÁTIL, Radim. Minimum distance tests and estimates based on ranks. REVSTAT Statistical Journal. Lisabon: Statistics Portugal, 2020, roč. 18, č. 3, s. 299-310. ISSN 1645-6726.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Minimum distance tests and estimates based on ranks
Autoři NAVRÁTIL, Radim (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání REVSTAT Statistical Journal, Lisabon, Statistics Portugal, 2020, 1645-6726.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10103 Statistics and probability
Stát vydavatele Portugalsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.250
Kód RIV RIV/00216224:14310/20:00117545
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
UT WoS 000557809200004
Klíčová slova anglicky minimum distance estimates; ranks; robustness; tests.
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Radim Navrátil, Ph.D., učo 235559. Změněno: 4. 1. 2021 21:34.
Anotace
It is well known that the least squares estimate in classical linear regression model is very sensitive to violation of the assumptions, in particular normality of model errors. That is why a lot of alternative estimates has been developed to overcome these shortcomings. Quite interesting class of such estimates is formed by R-estimates. They use only ranks of response variable instead of their actual value. The goal of this paper is to extend this class by another estimates and tests based only on ranks. First, we will introduce a new rank test in linear regression model. The test statistic is based on a certain minimum distance estimator, but unlike classical rank tests in regression it is not a simple linear rank statistic. Then, we will return back to estimates and generalize minimum distance estimates for various type of distances. We will show that in some situation these tests and estimates have greater power than the classical ones. Theoretical results will be accompanied by a simulation study to illustrate finite sample behavior of estimates and tests.
Návaznosti
MUNI/A/1204/2017, interní kód MUNázev: Matematické statistické modelování 2 (Akronym: MaStaMo2)
Investor: Masarykova univerzita, Matematické statistické modelování 2, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 27. 4. 2024 03:11