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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제20권 제2호
발행연도
2009.4
수록면
251 - 260 (10page)

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이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 도일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑 같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.
#단순 선형회귀 #최적 자기공분산법 #최소제곱법 #optimal autocovariace method #Least squares method #simple Linear regres-sion

목차

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1. [단행본] - Brockwell, P. J / 2006 / Time series: Theory and methods, 2nd Ed / Springer google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Kim, T. Y / 2004 / Nonparametric detection of correlated errors / Biometrika 91 : 491 ~ 496 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Park, B. U / 2006 / A simple estimator of error correlation in nonparametric regression models / Scandinavian Journal of Statistics 33 : 451 ~ 462 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - MezbahurRahman / 2003 / A Note on Estimating Parameters in the Two-Parameter Weibull Distribution / 한국데이터정보과학회지 14 (4) : 1091 ~ 1102 google schola 5. [단행본] - Seber,G.A.F / 1977 / Linear regression analysis / John Wiley & Sons google schola

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