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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fitting Regression Models When Both Variables Are Subject to Non-normal Error Terms

verfasst von : Abed Al-Hakim Majdalawi, Amjad D. Al-Nasser

Erschienen in: Mathematical Analysis and Numerical Methods

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Das Kapitel befasst sich mit dem Messfehlermodell (MEM), einer Erweiterung der einfachen linearen Regression (SLR), bei der sowohl Antwort- als auch Prädiktorvariablen fehlerhaft gemessen werden. Er diskutiert das strukturelle MEM (SMEM) mit nicht normalen Fehlerbegriffen und beleuchtet die unrealistischen Annahmen der Normalität in vielen praktischen Fällen. Das Kapitel stellt verschiedene Schätzmethoden vor, einschließlich der Momentenmethode (MOM) und der Gruppierung von Schätzern, und wendet diese Methoden auf reale Daten an. Es schließt mit einem Vergleich der Schätzmethoden, der die Überlegenheit bestimmter Ansätze bei der Reduzierung der mittleren quadratischen Residuen betont. Der einzigartige Beitrag des Kapitels liegt in seiner umfassenden Analyse nicht normaler Fehlerverteilungen und seiner praktischen Anwendung auf Daten aus der realen Welt, was es zu einer wertvollen Ressource für Spezialisten in der statistischen Modellierung macht.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Fitting Regression Models When Both Variables Are Subject to Non-normal Error Terms
verfasst von
Abed Al-Hakim Majdalawi
Amjad D. Al-Nasser
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Mathematical Analysis and Numerical Methods

Print ISBN: 978-981-9748-75-4

Electronic ISBN: 978-981-9748-76-1

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-4876-1_13

Premium Partner

    Bildnachweise