A goodness-of-fit test for a polynomial errors-in-variables model

Polynomial regression models with errors in variables are considered. A goodness-of-fit test is constructed, which is based on an adjusted least-squares estimator and modifies the test introduced by Zhu et al. for a linear structural model with normal distributions. In the present paper, the distrib...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Український математичний журнал
Datum:2004
Hauptverfasser: Cheng, C.-L., Kukush, A.G.
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Інститут математики НАН України 2004
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/163638
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:A goodness-of-fit test for a polynomial errors-in-variables model / C.-L. Cheng, A.G. Kukush // Український математичний журнал. — 2004. — Т. 56, № 4. — С. 527–543. — Бібліогр.: 8 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Polynomial regression models with errors in variables are considered. A goodness-of-fit test is constructed, which is based on an adjusted least-squares estimator and modifies the test introduced by Zhu et al. for a linear structural model with normal distributions. In the present paper, the distributions of errors are not necessarily normal. The proposed test is based on residuals, and it is asymptotically chi-squared under null hypothesis. We discuss the power of the test and the choice of an exponent in the exponential weight function involved in test statistics. Побудовано процедуру перевірки адекватності поліноміальної регресійпої моделі з похибками у змінних, що грунтується на адаптивній оцінці найменших квадратів і є модифікацією процедури, запропонованої в роботі Жу та іп. для перевірки адекватності лінійної структурної моделі з гауссовими похибками. У даній роботі не вимагається, щоб розподіл похибок був гауссовим. Запропонована процедура базується па залишкових членах і характеризується асимптотичним хі-квадрат розподілом при нульовій гіпотезі. Вивчено потужність процедури та питання про вибір показника експоненціальної вагової функції, яка використовується в процедурі.
ISSN:1027-3190