特里·迪尔曼（Terry E.Dielman）。;伊丽莎白·L·罗斯。 关于LAV多元回归中假设检验的注记：小样本比较。 （英语） Zbl 0875.62294号 计算。统计数据分析。 21，第4期，463-470（1996）. 小结：我们比较了三种评估最小绝对值（LAV）多元回归系数重要性的方法。所研究的三个测试程序是Wald、似然比（LR）和拉格朗日乘子（LM）测试。基于蒙特卡罗模拟，比较了三种测试程序的显著性和功效的经验水平。本文扩展了以往仅集中于简单回归的研究。此外，还检验了多元回归的总体优良性检验的性能，并对检验的功效进行了更广泛的检验。研究结果表明，在这种情况下，LR和LM测试优于Wald测试。 引用于5文件 理学硕士： 62J05型 线性回归；混合模型 62F03型 参数假设检验 关键词：\（L_{1}\）-回归;最小绝对值回归;稳健回归;最小绝对偏差;拉格朗日乘数检验;似然比检验;Wald检验 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.E.Dielman}和\textit{E.L.Rose}，计算。统计数据分析。21，第4号，463--470（1996；Zbl 0875.62294） 全文： 内政部 参考文献： [1] Dielman，T.：最小绝对值回归的计算算法。基于L1-形式和相关方法的统计分析，311-326（1992） [2] Dielman，T。；Pfaffenberger，R.：多元回归中计算最小绝对值和切比雪夫估计的计算算法。阿默尔。数学杂志。管理4169-197（1984）·Zbl 0547.65098号 [3] Dielman，T。；Pfaffenberger，R.：LAV回归中线性假设的检验。通信统计学家。仿真计算。19, 1179-1199 (1990) ·Zbl 0850.62500 [4] Dielman，T。；Pfaffenberger，R.：LAV回归中假设检验的进一步比较。计算。中央集权主义者。数据分析。14, 375-384 (1992) ·Zbl 0937.62508号 [5] Dielman，T。；Rose，E.L.：最小绝对值回归中假设检验的bootstrap方法。计算。中央集权主义者。数据分析。20, 119-130 (1995) ·Zbl 0875.62167号 [6] Gutenbrunner，C。；Jurečkovà，J。；Koenker，R。；Portnoy，S.：基于回归秩分数的线性假设测试。非参数统计。，307-331 (1993) ·Zbl 1360.62216号 [7] Koenker，R.：L1回归渐近检验方法的比较。基于L1-形式和相关方法的统计数据分析，287-295（1987） [8] Koenker，R。；Bassett，G.：线性假设和L1-估计的测试。计量经济学50，1577-1583（1982）·Zbl 0497.62057号 [9] Mckean，J。；Schrader，R.：样本中值研究方法的比较。通信统计学家。仿真计算。13, 751-773 (1984) [10] Sheather，S.：评估样本中值的准确性：估计标准误差与内插置信区间。基于L1-形式和相关方法的统计数据分析，203-215（1987） [11] Siddiqui，M.：二元总体样本中分位数的分布。自然资源部。标准第节。B 64，145-150（1960）·Zbl 0096.13402号 [12] Stangenhaus，G.：L1回归的Bootstrap和推理程序。基于L1-形式和相关方法的统计数据分析，323-332（1987） [13] 张杰。；Boos，D.D.：蒙特卡罗实验中调整的功率估计。通信统计学家。仿真计算。23, 165-173 (1994) ·Zbl 0825.62018号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。