Let us consider the linear model covering the one-way classification as a special casse. In the paper the relationship between testing of some linear hypothesis and estimating of parameters in the linear model by common software packages is examined.
This study seeks to analyse some important questions related to the Stochastic Frontier Model, such as the method proposed by Jondrow et al (1982) to separate the error term into its two components, and the measure of efficiency given by Timmer (1971). To this purpose, a Monte Carlo experiment has been carried out using the Half-Normal and Normal-Exponential specifications throughout the rank of the γ parameter. The estimation errors have been eliminated, so that the intrinsic variability of the...
Compositional data, multivariate observations that hold only relative information, need a special treatment while performing statistical analysis, with respect to the simplex as their sample space ([Aitchison, J.: The Statistical Analysis of Compositional Data. Chapman and Hall, London, 1986.], [Aitchison, J., Greenacre, M.: Biplots of compositional data. Applied Statistics 51 (2002), 375–392.], [Buccianti, A., Mateu-Figueras, G., Pawlowsky-Glahn, V. (eds): Compositional data analysis in the geosciences:...
Dans cet article, on traite un échantillon d'angles de droits et de revers de pièces de monnaies. On a cherché à en donner une description statistique correcte et à ajuster une loi théorique puis à construire un test d'homogénéité non paramétrique de deux échantillons distribués sur le cercle.
In this paper, we consider a multidimensional convolution model for which we provide adaptive anisotropic kernel estimators of a signal density measured with additive error. For this, we generalize Fan’s (Ann. Statist.19(3) (1991) 1257–1272) estimators to multidimensional setting and use a bandwidth selection device in the spirit of Goldenshluger and Lepski’s (Ann. Statist.39(3) (2011) 1608–1632) proposal for density estimation without noise. We consider first the pointwise setting and then, we...
Planteamos el modelo lineal sobre variables dummy difusas asociadas a variables cuantitativas codificadas o cualitativas. En el modelo bicriterio aparecen las mismas dificultades conceptuales que se presentan en el caso multicriterio, pero su desarrollo resulta mucho más ágil y transparente. Resolvemos las ecuaciones normales, caracterizando el conjunto de soluciones y encontramos finalmente las funciones paramétricas estimables para este modelo.
Continuando el desarrollo del modelo lineal sobre dos variables dummy difusas, encontramos expresiones para las descomposiciones clásicas en sumas de cuadrados y estudiamos sus distribuciones bajo hipótesis de normalidad. Damos una interpretación geométrica del ajuste cuando las variables numéricas explicativas se ven sometidas a una codificación difusa de tipo semilineal y contrastamos en estos casos la mejora de este nuevo modelo respecto de la regresión sobre las variables originales. Concluimos...
Binary operations on commutative Jordan algebras are used to carry out the ANOVA of a two layer model. The treatments in the first layer nests those in the second layer, that being a sub-model for each treatment in the first layer. We present an application with data retried from agricultural experiments.
In this paper we study the problem of estimation of individual measurements of objects in a biased spring balance weighing design under assumption that the errors are uncorrelated and they have different variances. The lower bound for the variance of each of the estimated measurements for this design and the necessary and sufficient conditions for this lower bound to be attained are given. The incidence matrices of the balanced incomplete block designs are used for construction of the A-optimal...
Utilizando una información compleja y cualitativa (la escritura de los dos primeros nombres) se presenta un método que permite cuantificar adecuadamente las diferencias entre catorce lenguas europeas construyendo una matriz de distancias. Para realizar el estudio comparativo se emplean dos técnicas de análisis multivariante: el análisis de proximidades ("multidimensional scaling") y el análisis jerárquico de conglomerados ("hierarchical cluster analysis").
En el modelo de regresión lineal y = E(Y/X = x) = θx, donde (X,Y) es un vector aleatorio bidimensional, del que se dispone de una muestra {(X1, Y1), ..., (Xn, Yn)}, se han introducido recientemente una clase general de estimadores para θ definida como aquellos valores que minimizan el funcional:ψ(θ) = ∫ (αn(x) - θx)2 dΩn(x)donde αn es un estimador no paramétrico del tipo núcleo o histograma para α(x) = E(Y/X = x) y Ωn una función de ponderación.En este trabajo se extiende tal estudio cuando inicialmente...