Robust Random Regression Imputation method for missing data in the presence of outliers
The Ordinary Least Square (OLS) estimator is the best regression estimator if all the assumptions are met. However, the presence of missing data and outliers can distort the Ordinary Least Squares estimation and increase the variability of the parameters estimates. The main focus of this research i...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | John, Ahamefule Happy |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/49818/1/FS%202013%2042RR.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A robust ridge regression estimator in the presence of outliers and multicollinearity /
بواسطة: Marina Zahari
منشور في: (2001) -
Robust Diagnostics and Estimation in Heteroscedastic Regression Model in the Presence of Outliers
بواسطة: Rana, Md. Sohel
منشور في: (2010) -
Robust estimation and detection of outliers in simultaneous regression model
بواسطة: Mahdi, Orooba Mohsin
منشور في: (2016) -
A Robust Ridge Regression For Multicollinearity Problem In The Presence Of Outliers In The Data
بواسطة: Nur Aqilah Binti Ferdaos -
Outlier Detections and Robust Estimation Methods for Nonlinear Regression Model Having Autocorrelated and Heteroscedastic Errors
بواسطة: Riazoshams, Hossein
منشور في: (2010)