PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2007 | 206 Methods of Multivariate Statistical Analysis and Their Applications | 31--43
Tytuł artykułu

Analysis of Linear Regression Model at Divided System Matrix

Warianty tytułu
Analiza modelu regresji liniowej przy podzielonej macierzy układu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
W pracy przedstawiono zagadnienia związane z wykrywaniem obserwacji wpływowych w modelu regresji liniowej przy zastosowaniu estymacji parametrów strukturalnych za pomocą MNK. Temat ten jest ujęty w trzech przekrojach: model pełny, 1-ucięty oraz model m-ucięty. W każdym przypadku prezentowane są szczegółowe metody badania obserwacji wpływowych. Podstawowymi dla tych celów statystykami są elementy diagonalne tzw. macierzy ortogonalnego rzutu. Ich duże wartości, przy czym wszystkie należą do przedziału (0,1), przekraczające zadane wartości progowe pozwalają na wskazanie istnienia obserwacji wpływowych. Oczywiście różne możliwe statystyki będące w jakimś stopniu funkcjami elementów wspomnianej macierzy będą dostarczały informacji diagnostycznych o różnym znaczeniu, dotyczącym obserwacji wpływowych. (abstrakt oryginalny)
EN
In this study problems connected with the detection of influential observations are investigated in the linear regression model using the least squares estimation of structural parameters. This issue has been presented in three cuts: the complete model, 1-cut model and m-cut model. (original abstract)
Twórcy
autor
  • Agricultural University in Poznań
  • University of Information Technology and Management in Rzeszów, Poland
Bibliografia
  • Cook R.D., Weisberg S. (1980), Characterizations of an Empirical Influence Function for Detecting Influential Cases in Regression, "Technometrics", 22, 495-507.
  • Cook R.D., Eisberg S. (1982), Residuals and Influence in Regression, Chapman and Hall, New York.
  • Draper N.R., John J.A. (1981), Influential Observations and Outliers in Regression, "Technometrics", 23, 21-26.
  • Gentleman J.F., Wilk M.B. (1975), Detecting Outliers II: Supplementing the Direct Analysis of Residuals, "Biometrics", 31, 387-410.
  • Gray J.В., Ling R.F. (1984), K- Clustering as a Detection Tool for Influential Subsets in Regression, "Technometrics", 26, 305-318.
  • Haoglin D.C., Welsch R.E. (1978), The Hat Matrix in Regression and ANOVA, "American Statistician", 32, 17-22.
  • La Motte L. (1994), A Note on the Role of Independence in T Statistics Constructed from Linear Statistics in Regression Model, Amer. Statist., 48, 238-240.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171229893

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.