La normalidad asintótica del estimador M en el modelo de regresión lineal con errores asintóticamente casi negativamente asociados
Autores: Zhang, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La normalidad asintótica del estimador M en el modelo de regresión lineal con errores asintóticamente casi negativamente asociados
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelo de regresión lineal
Errores
Casi negativamente asociados asintóticamente
Teorema del límite central
M-estimador
Simulación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Este documento estudia un modelo de regresión lineal en el que los errores están casi negativamente asociados asintóticamente (AANA, en resumen) variables aleatorias. En primer lugar, se establece el teorema del límite central para secuencias AANA de variables aleatorias. Luego, utilizamos el teorema del límite central para investigar la normalidad asintótica del estimador M para los parámetros desconocidos. Algunos resultados para variables aleatorias independientes y negativamente asociadas (NA, en resumen) se extienden al caso del entorno AANA. Finalmente, se realiza una simulación para verificar la normalidad asintótica del estimador M en el modelo.
Descripción
Este documento estudia un modelo de regresión lineal en el que los errores están casi negativamente asociados asintóticamente (AANA, en resumen) variables aleatorias. En primer lugar, se establece el teorema del límite central para secuencias AANA de variables aleatorias. Luego, utilizamos el teorema del límite central para investigar la normalidad asintótica del estimador M para los parámetros desconocidos. Algunos resultados para variables aleatorias independientes y negativamente asociadas (NA, en resumen) se extienden al caso del entorno AANA. Finalmente, se realiza una simulación para verificar la normalidad asintótica del estimador M en el modelo.