for fixed
regressors
, for random regressors
When further assumptions are
made about the errors, it is typically added that they are identically distributed with
E(εi)=0 (see, among others, Li, 1985, and Wu, 1985), confirming the idea that the
objective is to make the usual mean regression more robust.
it is typically added that they are identically distributed with
E(εi)=0 (see, among others, Li, 1985, and Wu, 1985),
(see, among others, Li, 1985, and Wu, 1985)
confirming the idea that the
objective is to make the usual mean regression more robust.
More rarely, it is additionally assumed that εi has a symmetric distribution (e.g.,
Hogg, 1979, Hampel et al., 1986).
it is additionally assumed that εi has a symmetric distribution
(e.g.,
Hogg, 1979, Hampel et al., 1986)
In this case, typically, there is no difficulty in
interpreting the robust regression estimator because the location functions estimated
by these methods coincide with the mean
In this case, typically, there is no difficulty in
interpreting the robust regression estimator
because the location functions estimated
by these methods coincide with the mean.
However, the symmetry assumption is not
explicitly mentioned in any of the empirical applications of this estimator that we
came across.
the symmetry assumption is not
explicitly mentioned
in any of the empirical applications of this estimator that we
came across
สำหรับถาวรregressorsสำหรับสุ่ม regressors เมื่อเพิ่มเติมสมมติฐานจะทำเกี่ยวกับข้อผิดพลาด มันจะว่า ว่า พวกเขาเหมือนกันกระจายกับE (εi) = 0 (ดู หมู่คนอื่น ๆ Li, 1985 และวู 1985), ยืนยันแนวคิดที่จะวัตถุประสงค์คือต้องการถดถอยเฉลี่ยปกติแข็งแรงมากขึ้นโดยทั่วไปนั้นจะถูกเพิ่มให้ พวกเขาเหมือนกันกระจายกับE (εi) = 0 (ดู หมู่คนอื่น ๆ Li, 1985 และวู 1985),(ดู หมู่คนอื่น ๆ Li, 1985 และวู 1985)ยืนยันความคิดที่จะวัตถุประสงค์คือต้องการถดถอยเฉลี่ยปกติแข็งแรงมากขึ้นไม่ค่อยมาก จะนอกจากนี้ถือว่า เป็น εi ที่มีการแจกแจงที่สมมาตร (เช่นฮอกก์ 1979, Hampel et al., 1986)จะนอกจากนี้ถือว่า เป็น εi ที่มีการแจกแจงที่สมมาตร(เช่นฮอกก์ 1979, Hampel et al., 1986)ในกรณีนี้ โดยปกติ มีไม่ยากในทำนายประมาณประสิทธิภาพถดถอยเนื่องจากประเมินฟังก์ชันตำแหน่งโดยวิธีการเหล่านี้สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยในกรณีนี้ โดยปกติ มีไม่ยากในการตีความการประมาณประสิทธิภาพถดถอยเนื่องจากประเมินฟังก์ชันตำแหน่งโดยวิธีการเหล่านี้สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยอย่างไรก็ตาม อัสสัมชัญสมมาตรไม่กล่าวถึงอย่างชัดเจนในใบสมัครรวมของประมาณนี้ที่เรามาในอัสสัมชัญสมมาตรไม่กล่าวอย่างชัดเจนในโปรแกรมประยุกต์รวมของประมาณนี้ที่เรามาใน
การแปล กรุณารอสักครู่..
regressors คงที่
สำหรับ regressors สุ่มเมื่อสมมติฐานต่อไปจะ
ทำเกี่ยวกับข้อผิดพลาด มันมักจะกล่าวว่าพวกเขาเป็นเหมือนการกระจายกับ
E ( ε ) = 0 ( ดู , หมู่คนอื่น ๆ , li , 1985 และ Wu , 1985 ) , ยืนยันว่า
วัตถุประสงค์คือ ทำให้ถดถอยหมายความว่าปกติแข็งแกร่งมากขึ้น
มันมักจะกล่าวว่าพวกเขาเป็นเหมือนการกระจายกับ
E ( ε ) = 0 ( ดูท่ามกลางคนอื่น ๆ , li , 1985 และ Wu , 1985 )
( เห็น , หมู่คนอื่น ๆ , li , 1985 และ Wu , 1985 )
ยืนยันความคิดที่ว่า
มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างสมการหมายถึงปกติแข็งแกร่งมากขึ้น
มากน้อย ก็ยังถือว่า εฉันมีการแจกแจงแบบสมมาตร ( เช่น
ฮอกก์ 1979 hampel et al . , 1986 )
มันนอกจากนี้สันนิษฐานว่าεผมได้สมมาตร ( เช่น การกระจาย
ฮอกก์ 1979hampel et al . , 1986 )
ในกรณีนี้มักจะมีไม่ยากในการตีความที่แข็งแกร่งสรุป
เพราะตำแหน่งฟังก์ชันประมาณโดยวิธีการเหล่านี้ตรงกับความหมาย
ในกรณีนี้ โดยปกติ ไม่มีความยากในการตีความที่แข็งแกร่งสรุป
เพราะตำแหน่งการทำงานประมาณ
โดยวิธีการเหล่านี้ตรงกับหมายถึง . .
อย่างไรก็ตามสมมาตรมันไม่ใช่
อย่างชัดเจนที่กล่าวถึงในใด ๆของโปรแกรมประยุกต์เชิงประจักษ์ของตัวประมาณนี้ที่เรา
เจอมา
สมมาตรมันไม่ใช่
ที่กล่าวถึงอย่างชัดเจนในใด ๆของโปรแกรมนี้ที่เราประมาณการเชิง
มาข้าม
การแปล กรุณารอสักครู่..