ترجمه فارسی عنوان مقاله
بازنمونه گیری برای چک کردن مدل های رگرسیون خطی از طریق برآورد رگرسیون ناپارامتری
عنوان انگلیسی
Resampling for checking linear regression models via non-parametric regression estimation
کد مقاله | سال انتشار | تعداد صفحات مقاله انگلیسی | ترجمه فارسی |
---|---|---|---|
24121 | 2000 | 21 صفحه PDF | سفارش دهید |
دانلود فوری مقاله + سفارش ترجمه
نسخه انگلیسی مقاله همین الان قابل دانلود است.
هزینه ترجمه مقاله بر اساس تعداد کلمات مقاله انگلیسی محاسبه می شود.
این مقاله تقریباً شامل 6380 کلمه می باشد.
هزینه ترجمه مقاله توسط مترجمان با تجربه، طبق جدول زیر محاسبه می شود:
شرح | تعرفه ترجمه | زمان تحویل | جمع هزینه |
---|---|---|---|
ترجمه تخصصی - سرعت عادی | هر کلمه 90 تومان | 10 روز بعد از پرداخت | 574,200 تومان |
ترجمه تخصصی - سرعت فوری | هر کلمه 180 تومان | 5 روز بعد از پرداخت | 1,148,400 تومان |
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)
Journal : Computational Statistics & Data Analysis, Volume 35, Issue 2, 28 December 2000, Pages 211–231
ترجمه کلمات کلیدی
آزمون فرضیه -
تخمین غیر پارامتریک -
مدل های رگرسیون -
سری های زمانی -
خود راه انداز
کلمات کلیدی انگلیسی
Hypothesis testing,
Non-parametric estimators,
Regression models,
Time series,
Bootstrap,
ترجمه چکیده
In a general context of dependent data, we have examined two bootstrap tests to check that the regression function follows a general lineal model. The results of this study show a better behavior of the bootstrap tests with respect to the test obtained from the asymptotic distribution of the functional distance defined in (5), for small or moderate sample sizes. Both bootstrap tests have a similar behavior although the WB test is a little bit more conservative than the NB test. Also, the two bootstrap tests have similar computational cost, being the WB a little faster. A drawback of the proposed bootstrap tests is that the computation of the NB test needs one smoothing parameter and that of the WB test needs two. The study of methods for selection of these parameters would be very interesting.
Taking into account the arguments above, we recommend to use the Naive Bootstrap test to check the linearity of an unknown regression function for moderate sample sizes and homoskedasticity assumption. In the computation of this test we can use, as smoothing parameter, the value h0 at which the function D(h) presents a local minimum. If the sample size is very large, the test based in the asymptotic distribution could provides good results. In any case, it is very important to take into account the existence of correlation when we apply the tests.