Hidden Truncation Normal Regression

분야: 자연과학 > 통계학
저자: ( Sung Su Kim )
발행기관: 한국통계학회
간행물정보: CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 2012년, 제19권 제6호, 793~798페이지(총6페이지)
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영문초록

In this paper, we propose regression methods based on the likelihood function. We assume Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) errors in a simple linear regression model. It was shown that the novel method performs better with an asymmetric data set compared to the usual regression model with the Gaussian errors. The utility of a novel method is demonstrated through simulation and real data sets.

#Arnold-Beaver skew normal distribution # asymmetric errors # goodness of fit test # simple Linear regression

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