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J-GLOBAL ID：202202259781730975   整理番号：22A0552285

ベータ回帰モデルにおけるLiu型推定量の開発【JST・京大機械翻訳】

Developing a Liu-type estimator in beta regression model

著者 (2件)： Algamal Zakariya Yahya (Department of Statistics and Informatics, University of Mosul, Mosul, Iraq) ,  Abonazel Mohamed R. (Department of Applied Statistics and Econometrics, Faculty of Graduate Studies for Statistical Research, Cairo University, Giza, Egypt)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 5  ページ： e6685  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ベータ回帰モデルは,応答変数が画分またはパーセンテージの形を持つとき,一般的に使用される。最尤(ML)推定量を用いて,このモデルの回帰係数を推定した。しかし,多重共線問題はML推定量の分散に悪影響を及ぼすことが知られている。したがって,本論文は,マルチ共線性問題を取り扱うために,ベータ回帰モデルのためのLiu型推定器を導入した。提案した(Liu型)推定量の性能を,シミュレーション研究および経験的応用を通して,平均二乗誤差(MSE)基準に依存するML推定器および他のバイアス(リッジおよびLiu)推定器と比較した。結果は,提案した推定器がML,リッジ,およびLiu推定器より優れていることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  シミュレーション ,  *推定 ,  最尤法 ,  多重化 ,  バイアス ,  *回帰モデル ,  *推定量
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  回帰係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ベータ回帰モデル ,  バイアス推定 ,  Liu型推定量 ,  多重共線性 ,  スペインのフットボールリーグ

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 回帰モデル ,  推定量 ,  開発