Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
O testowaniu istotności współczynników w modelu regresji wielorakiej
Języki publikacji
Abstrakty
The multiple regression analysis is a statistical tool for the investigation relationships between the dependent and independent variables. There are some procedures for selecting a subset of given predictors. These procedures are widely available in statistical computer packages. The most often used are forward selection, backward selection and stepwise selection. In these procedures testing the significance of parameters is used. If some assumptions such as normality errors are not fulfilled, the results of testing significance of the parameters may not be trustworthy. The main goal of this paper is to present a permutation test for testing the significance of the coefficients in the regression analysis. Permutation tests can be used even if the normality assumption is not fulfilled. The properties of this test were analyzed in the Monte Carlo study. (original abstract)
Model regresji liniowej pozwala na badanie i opis powiązań pomiędzy zmienną zależną i zmiennymi niezależnymi. W analizach dotyczących modelu regresji liniowej zakłada się m.in. normalność rozkładu reszt oraz jednorodność wariancji. Jeżeli wspomniane założenia nie są spełnione, to rezultaty testowania istotności modelu regresji mogą nie być wiarygodne. W opracowaniu zaproponowano wykorzystanie testu permutacyjnego do weryfikacji istotności modelu regresji liniowej. Testy permutacyjne mogą być stosowane bez zakładania postaci rozkładu zmiennej. Analizę własności proponowanego testu przeprowadzono z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. (abstrakt oryginalny)
Rocznik
Strony
63--71
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
- Efron B., Tibshirani R. (1993) An Introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall. New York.
- Godfrey L. (2009) Bootstrap Tests for Regression Models, Palgrave Text in Econometrics, London.
- Good P. (2005) Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses, Springer Science Business M edia, Inc., New York.
- Rencher A.C. (2002) Methods of Multivariate Analysis, Wiley-Interscience, New York.
- Sheskin D.J. (2004) Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton.
- Welch W.J. (1990) Construction of Permutation Tests, Journal of the American Statistical Association, vol. 85, No. 411, Theory and Methods.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
DOI
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171224383