Heteroscedasticity diagnostics for t linear regression models
Heteroscedasticity diagnostics for t linear regression models
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t 线性回归模型的异方差诊断
DOI：
10.1007/s00184-008-0179-2
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发表时间：
2009-06
期刊：
影响因子：
0.7
通讯作者：
Li-Xing Zhu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
解锋昌;林金官;Li-Xing Zhu
T回归模型提供了正常回归模型的有用扩展，用于包含具有比正常更长的尾部的误差的数据集。方差的齐性(如果存在)是t回归模型中的标准假设。然而，这一假设并不一定合适。本文主要研究一般t线性回归模型的异方差检验问题。研究了Score检验的渐近性质，包括渐近卡方和局部选择下的近似幂。基于修正的轮廓似然(Cox和Reid在J R Stat Ser B 49(1)：1-39,1987)，发展了一种异方差的调整得分检验。通过蒙特卡罗模拟研究了分数检验及其调整的性质。检验方法以地租数据为例(Weisberg in应用线性回归)。威利，纽约，1985年)。
The t regression models provide a useful extension of the normal regression models for datasets involving errors with longer-than-normal tails. Homogeneity of variances (if they exist) is a standard assumption in t regression models. However, this assumption is not necessarily appropriate. This paper is devoted to tests for heteroscedasticity in general t linear regression models. The asymptotic properties, including asymptotic Chi-square and approximate powers under local alternatives of the score tests, are studied. Based on the modified profile likelihood (Cox and Reid in J R Stat Soc Ser B 49(1):1–39, 1987), an adjusted score test for heteroscedasticity is developed. The properties of the score test and its adjustment are investigated through Monte Carlo simulations. The test methods are illustrated with land rent data (Weisberg in Applied linear regression. Wiley, New York, 1985).
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DOI：
10.1016/j.csda.2005.06.013
发表时间：
2003-10
期刊：
Mathematics eJournal
影响因子：
--
作者：
Jinguan Lin;B. Wei
通讯作者：
Jinguan Lin;B. Wei
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1989.tb01747.x
发表时间：
1989-09
期刊：
Journal of the royal statistical society series b-methodological
影响因子：
--
作者：
G. Smyth
通讯作者：
G. Smyth
DOI：
10.1081/sta-100002257
发表时间：
2001-04
期刊：
Communications in Statistics - Theory and Methods
影响因子：
--
作者：
Mammo Woldie;J. L. Folks;J. Chandler
通讯作者：
Mammo Woldie;J. L. Folks;J. Chandler
影响因子：
0.8
作者：
F. Cysneiros;G. Paula;M. Galea
通讯作者：
F. Cysneiros;G. Paula;M. Galea
影响因子：
1.9
作者：
SELF, SG;MAURITSEN, RH;OHARA, J
通讯作者：
OHARA, J