PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2000 | 152 Applications of Multivariate Statistical Analysis | 47--55
Tytuł artykułu

On Uncertainty Classes and Minimax Estimation in the Linear Regression Models with Heteroscedasticity and Correlated Errors

Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The problem of minimax estimation in the linear regression model is considered under the assumption that a prior information about the regression parameter and the covariance matrix of random component (error) is available for the decision-maker. Two models of the uncertainty of the prior knowledge (so called uncertainty classes) are proposed. The first one may represent the problem of estimation for heteroscedastic model, the other may reflect the uncertainty connected with the presence of the correlation among errors. Minimax estimators for considered classes are obtained. Some numerical examples are discussed as well. (original abstract)
Problem minimaksowej estymacji w modelu regresji liniowej został rozpatrzony na podstawie wcześniejszych informacji o parametrze regresyjnym i macierzy kowariancji składowych błędu losowego, który jest dostępny dla osoby podejmującej decyzję. Zaproponowano dwa modele nieokreśloności (zwanej również klasami nieokreśloności). Pierwszy może reprezentować problem estymacji dla modelu heteroscedastycznego, drugi może odzwierciedlać nieokreśloność związaną z obecnością współzależności wśród błędów. Uzyskaliśmy estymatory minimaksowe dla rozpatrzonych klas. Omówiono również liczbowe przykłady. (AŁ)
Twórcy
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000011172

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.