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VARIANCE ESTIMATION OF ERROR IN THE REGRESSION MODEL AT A POINT
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  • VARIANCE ESTIMATION OF ERROR IN THE REGRESSION MODEL AT A POINT
  • VARIANCE ESTIMATION OF ERROR IN THE REGRESSION MODEL AT A POINT
저자명
Oh. Jong-Chul
간행물명
Journal of applied mathematics & computing
권/호정보
2003년|13권 1호|pp.501-508 (8 pages)
발행정보
한국전산응용수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Although the estimate of regression function is important, some have focused the variance estimation of error term in regression model. Different variance estimators perform well under different conditions. In many practical situations, it is rather hard to assess which conditions are approximately satisfied so as to identify the best variance estimator for the given data. In this article, we suggest SHM estimator compared to LS estimator, which is common estimator using in parametric multiple regression analysis. Moreover, a combined estimator of variance, VEM, is suggested. In the simulation study it is shown that VEM performs well in practice.