상세검색
검색어 입력 검색어는 최대 5개까지 추가하실 수 있습니다.
비밀번호 변경 안내
비밀번호를 변경하신 지 90일 이상 지났습니다.
개인정보 보호를 위해 비밀번호를 변경해 주세요.
비밀번호 변경 안내
비밀번호를 변경하신 지 90일 이상 지났습니다.
개인정보 보호를 위해 비밀번호를 변경해 주세요.
- 학술저널
- 한국데이터정보과학회
- 한국데이터정보과학회지
- 한국데이터정보과학회지 제32권 제1호
- 2021.01
- 243 - 256 (14 pages)
- KCI우수등재
DOI : 10.7465/jkdi.2021.32.1.243
초록
Nonlinear regression models are commonly used in various fields such as toxicology/pharmacology. When analyzing data using a nonlinear regression model the structure of error variance plays a key role in the estimation of parameters. Particularly, when data do not satisfy the homoscedasticity assumption, it is important to use an appropriate estimation method. In this paper, a robust M-estimation method against potential outliers in nonlinear regression under heteroscedasticity is considered. Under the heteroscedasticity assumption, three variance models are considered, and a weighted M-estimator is studied by the simulation to compare the performance of the estimator with three variance models. From the results of the simulation studies, even though not as well as proper estimators, WME using a nonlinear variance model generally shows good performances for homoscedastic data and heteroscedastic data with the variance models. The methods are also illustrated by analyzing real toxicological data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodologies
3. Simulation studies
4. Application to real data
5. Concluding remarks
References
리뷰(0)
도움이 되었어요.0
도움이 안되었어요.0
도움이 되었어요.0
도움이 안되었어요.0
