Агротехника

Абстрактный

Калибровочная оценка коэффициента регрессии с использованием нескольких вспомогательных переменных

Вандита Кумари, Каустав Адитья

Коэффициенты регрессии, вычисленные с использованием обычного метода наименьших квадратов, предполагают, что наблюдения независимы и одинаково распределены. Эти предположения сомнительны для данных, которые собираются с использованием сложного плана обследования. Информация о плане выборки должна быть включена в оценку коэффициентов регрессии из данных обследования с использованием весов выборки. Эффективная оценка коэффициента регрессии была разработана путем расширения метода калибровки с помощью многофункциональных переменных, которые связаны с исследуемой переменной. Оценки дисперсии предлагаемой оценки калибровки также были разработаны с использованием метода линеаризации ряда Тейлора и метода бутстрапа. Результаты, основанные на эмпирических исследованиях с использованием как смоделированных, так и реальных наборов данных, показывают, что предлагаемая оценка калибровки работает лучше, чем существующая
оценка. Кроме того, оба предлагаемых метода оценки дисперсии для оценки калибровки работают адекватно.