×
拉迪姆·纳瓦提尔;Saleh，A.K.马里兰州Ehsanes

测量误差模型中的对齐秩检验。 （英语） Zbl 1389.62083号

申请。数学。，普拉哈 61，第1期，47-59（2016）.
小结：线性回归模型中引入了对齐秩检验，可能存在测量误差。首先估计未知干扰参数，然后对残差进行经典秩检验。讨论了两种情况：线性回归模型中的截距测试（将斜率参数视为累赘）和几个回归线的平行性测试，即所有线的斜率参数是否相等。推导了理论结果，并进行了仿真研究，以说明所介绍的试验具有良好的性能。

MSC公司：

62克10 非参数假设检验
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

校准试验;测量误差;等级测试

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Navrátil}和\textit{A.K.Md.E.Saleh}，应用。数学。，普拉哈61，第1期，第47-59页（2016年；Zbl 1389.62083）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Fuller，W.A.，《测量误差模型》（1987），纽约·Zbl 0800.62413号 ·doi:10.1002/9780470316665.其他1
[2] J.Hájek，Z.Šidák，P.k.Sen：等级测试理论。《概率与数理统计》，学术出版社，奥兰多，1999年·Zbl 0944.62045号
[3] J.L.Hodges，Jr.，E.L.Lehmann：基于秩检验的位置估计。安。数学。《美国联邦法律大全》第34卷（1963年），第598-611页·Zbl 0203.21105号 ·doi:10.1214/aoms/1177704172
[4] L.A.Jaeckel：通过最小化残差的离散度来估计回归系数。安。数学。《美国联邦法律大全》第43卷（1972年），第1449-1458页·兹比尔0277.62049 ·doi:10.1214/aoms/1177692377
[5] J.Jurečková：回归系数的非参数估计。安。数学。《法律总汇》第42页（1971年），第1328-1338页·兹比尔0225.62052 ·doi:10.1214/aoms/1177693245
[6] J.Jurečková，H.L.Koul，R.Navrátil，J.Picek：测量误差下R估计量的行为。接受给伯努利，arXiv:1411。3609. ·Zbl 1388.62207号
[7] J.Jurečková，J.Picek，A.K.Md.E.Saleh：测量误差模型中的秩检验、回归和秩分检验。计算。统计数据分析。54 (2010), 3108-3120. ·Zbl 1284.62420号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.08.020
[8] J.Jurečková，P.K.Sen：稳健的统计程序。《概率和数理统计中的威利级数》，约翰·威利父子出版社，纽约，1996年·Zbl 0862.62032号
[9] H.L.Koul：多元线性回归中Wilcoxon型置信区的渐近行为。安。数学。《美国联邦法律大全》第40卷（1969年），1950-1979年·Zbl 0199.53503号 ·doi:10.1214/aoms/1177697278
[10] R.Navrátil：测量误差模型中对称性的秩检验。WDS2010论文集：第一部分，数学和计算机科学（2010），177-182。
[11] R.Navrátil：测量误差下对称性的秩检验和位置参数的R估计。帕拉基大学学报。奥洛穆克。，工厂。Rerum Nat.，数学。50 (2011), 95-102. ·Zbl 1244.62067号
[12] J.Picek：基于回归秩分的统计程序。布拉格查尔斯大学博士论文，1996年·Zbl 0203.21105号
[13] M.L.Puri，P.K.Sen:一般线性模型中的非参数方法。《概率和数理统计中的威利级数》，约翰·威利父子出版社，纽约，1985年·Zbl 0569.62024号
[14] A.K.Md.E.Saleh，J.Picek，J.Kalina：具有测量误差的多元回归模型参数的R估计。Metrika 75（2012），311-328·Zbl 1239.62081号 ·doi:10.1007/s00184-010-0328-2
[15] P.K.Sen：关于几条回归线平行性的一类秩次检验。安。数学。《美国联邦法律大全》第40卷（1969年），1668-1683年·兹比尔0184.22401 ·doi:10.1214/aoms/1177697381
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。