Análisis de equivalencia de los resultados de inferencia estadística bajo modelos lineales multivariados verdaderos y especificados incorrectamente
Autores: Jiang, Bo; Tian, Yongge
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Análisis de equivalencia de los resultados de inferencia estadística bajo modelos lineales multivariados verdaderos y especificados incorrectamente
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Análisis de matrices
Problemas de equivalencia
Estimación
Resultados de inferencia
Modelo lineal multivariado
Forma incorrecta
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Este documento proporciona un análisis completo de matrices sobre problemas de equivalencia de estimación e inferencia de resultados bajo un modelo lineal multivariado verdadero y su forma incorrecta con una parte de aumento a través del uso coherente de varias fórmulas algebraicas y hechos en el análisis de matrices. La cobertura de este estudio incluye las derivaciones de matrices de los mejores estimadores lineales no sesgados bajo los modelos verdaderos y mal especificados, y el establecimiento de condiciones necesarias y suficientes para que los diferentes estimadores sean equivalentes bajo las suposiciones del modelo.
Descripción
Este documento proporciona un análisis completo de matrices sobre problemas de equivalencia de estimación e inferencia de resultados bajo un modelo lineal multivariado verdadero y su forma incorrecta con una parte de aumento a través del uso coherente de varias fórmulas algebraicas y hechos en el análisis de matrices. La cobertura de este estudio incluye las derivaciones de matrices de los mejores estimadores lineales no sesgados bajo los modelos verdaderos y mal especificados, y el establecimiento de condiciones necesarias y suficientes para que los diferentes estimadores sean equivalentes bajo las suposiciones del modelo.