Correction of nonlinear orthogonal regression estimator
For any nonlinear regression function, it is shown that the orthogonal regression procedure delivers an inconsistent estimator. A new technical approach to the proof of inconsistency based on the implicit-function theorem is presented. For small measurement errors, the leading term of the asymptotic...
Збережено в:
| Дата: | 2004 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут математики НАН України
2004
|
| Назва видання: | Український математичний журнал |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/164274 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Correction of nonlinear orthogonal regression estimator / I. Fazekas, A. Kukush, S. Zwanzig // Український математичний журнал. — 2004. — Т. 56, № 8. — С. 1101–1118. — Бібліогр.: 24 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | For any nonlinear regression function, it is shown that the orthogonal regression procedure delivers an inconsistent estimator. A new technical approach to the proof of inconsistency based on the implicit-function theorem is presented. For small measurement errors, the leading term of the asymptotic expansion of the estimator is derived. We construct a corrected estimator, which has a smaller asymptotic deviation for small measurement errors. |
|---|