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J-GLOBAL ID：202202224143097127   整理番号：22A1058077

小サンプルのための二次回帰モデルの極値のOLSベース推定量の平均,分散,およびバイアス【JST・京大機械翻訳】

The mean, variance, and bias of the OLS based estimator of the extremum of a quadratic regression model for small samples

著者 (2件)： Rosenblad Andreas Karlsson (Department of Statistics, Stockholm University, Stockholm, Sweden) ,  Rosenblad Andreas Karlsson (Department of Medical Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden)
資料名： Communications in Statistics - Theory and Methods  (Communications in Statistics - Theory and Methods)
巻： 51  号： 9  ページ： 2870-2886  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5821A  ISSN： 0361-0926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの経済理論は,2つの変数yとxの間の関係が凸または凹曲線を形成する関数に従うことを示唆する。古典的線形モデル(CLM)フレームワークにおいて,この関数は,通常,二次回帰モデルを用いてモデル化され,この関数の極値または転換点を見つけるのに関心が持たれている。CLMフレームワークにおいて,この点は二次回帰モデルにおける係数の通常の最小二乗(OLS)推定量の比から推定される。この推定量の期待値に対する解析式を導出し,それからその分散とバイアスに対する公式を容易に追跡した。推定器は誤差項の正規性の仮定なしでバイアスされ,正規性仮定が厳密に適用されるならば,バイアスは存在しなかった。小さなサンプルに対するこの推定器の性能のシミュレーション研究は,試料サイズが増加するにつれてバイアスが減少することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 関数 ,  誤差 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  多項式 ,  推定 ,  数学モデル ,  期待値 ,  変数 ,  サンプルの大きさ ,  バイアス ,  *回帰モデル ,  凸形 ,  凹形 ,  *推定量
準シソーラス用語： 線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 極値値 ,  Kuznets曲線 ,  多項式回帰 ,  二次回帰 ,  ターニングポイント

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： サンプル ,  回帰モデル ,  極値 ,  推定量 ,  平均 ,  バイアス