Počet záznamů: 1
Empirical distribution function under heteroscedasticity
- 1.
SYSNO ASEP 0365534 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Empirical distribution function under heteroscedasticity Tvůrce(i) Víšek, Jan Ámos (UTIA-B) ORCID Celkový počet autorů 1 Zdroj.dok. Statistics - ISSN 0233-1888
Roč. 45, č. 5 (2011), s. 497-508Poč.str. 12 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova Robustness ; Convergence ; Empirical distribution ; Heteroscedasticity Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEZ AV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011) UT WOS 000299733400005 EID SCOPUS 80052687193 DOI https://doi.org/10.1080/02331881003768891 Anotace Neglecting heteroscedasticity of error terms may imply a wrong identification of regression. Employment of (heteroscedasticity resistent) White’s estimator of covariance matrix of estimates of regression coefficients may lead to the correct decision about significance of individual explanatory variables under heteroscedasticity. However, White’s estimator of covariance matrix was established for LS-regression analysis (in the case when error terms are normally distributed, LS- and ML-analysis coincide and hence then White’s estimate of covariance matrix is available for ML-regression analysis, too). To establish White’s-type estimate for another estimator of regression coefficients requires Bahadur representation of the estimator in question, under heteroscedasticity of error terms. The derivation of Bahadur representation for other (robust) estimators requires some tools. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2012
Počet záznamů: 1