Testing the hypothesis of a General Linear Model when errors are non-independent.

Vilar Fernández, Juan Manuel, and González Manteiga, Wenceslao. "Test de bondad de ajuste del modelo lineal general bajo correlación serial de los errores.." Qüestiió 18.3 (1994): 337-368. <http://eudml.org/doc/40404>.

@article{VilarFernández1994,
abstract = {Dado el siguiente modelo de regresión de diseño fijo, con correlación serial en los errores: Yi = m(xi) + εi, donde xi ∈ C, i = 1,..., n, siendo C un conjunto compacto de R, con error aleatorio εi siguiendo una estructura lineal de tipo MA(∞), se propone un nuevo método para contrastar la hipótesis de que la función de regresión siga un modelo lineal, de la forma mθ(-) = At(-)θ, con θ ∈ Θ ⊂ Rq, y A es un funcional de R en Rq.El estadístico propuesto para contrastar la hipótesis de linealidad, que denominamos d2, se obtiene como la distancia de tipo Cramer-von Mises entre el estimador no paramétrico de Gasser-Müller, m, de la función de regresión y el estimador paramétrico de mínima distancia bajo la hipótesis de linealidad, mθ.Los resultados presentados de normalidad asintótica para ambos estimadores: θn y d2, y los estudios de simulación llevados a cabo sirven para ilustrar el efecto de la dependencia e indicar algunas formas de elegir el parámetro de suavización. Finalmente se incluyen ejemplos con datos reales.},
author = {Vilar Fernández, Juan Manuel, González Manteiga, Wenceslao},
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TY - JOUR
AU - Vilar Fernández, Juan Manuel
AU - González Manteiga, Wenceslao
TI - Test de bondad de ajuste del modelo lineal general bajo correlación serial de los errores.
JO - Qüestiió
PY - 1994
VL - 18
IS - 3
SP - 337
EP - 368
AB - Dado el siguiente modelo de regresión de diseño fijo, con correlación serial en los errores: Yi = m(xi) + εi, donde xi ∈ C, i = 1,..., n, siendo C un conjunto compacto de R, con error aleatorio εi siguiendo una estructura lineal de tipo MA(∞), se propone un nuevo método para contrastar la hipótesis de que la función de regresión siga un modelo lineal, de la forma mθ(-) = At(-)θ, con θ ∈ Θ ⊂ Rq, y A es un funcional de R en Rq.El estadístico propuesto para contrastar la hipótesis de linealidad, que denominamos d2, se obtiene como la distancia de tipo Cramer-von Mises entre el estimador no paramétrico de Gasser-Müller, m, de la función de regresión y el estimador paramétrico de mínima distancia bajo la hipótesis de linealidad, mθ.Los resultados presentados de normalidad asintótica para ambos estimadores: θn y d2, y los estudios de simulación llevados a cabo sirven para ilustrar el efecto de la dependencia e indicar algunas formas de elegir el parámetro de suavización. Finalmente se incluyen ejemplos con datos reales.
LA - spa
UR - http://eudml.org/doc/40404
ER -