Zgodna z dokładnością do skali estymacja parametrów w modelach regresji ze zmienną 'frailty'
| Autor: | Magdalena Skolimowska-Kulig, Tadeusz Bednarski |
|---|---|
| Přispěvatelé: | University of Wrocław, Faculty of Law, Administration and Economics, Institute of Economic Sciences, magdalena.skolimowska-kulig@uwr.edu.pl |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Estimation
Class (set theory) Statistics::Theory lcsh:Marketing. Distribution of products Maximum likelihood C18 Fisher consistency Regression analysis maximum likelihood estimation General Medicine Regression Consistent Estimation Fisherowska zgodność frailty models estymacja największej wiarygodności Statistics lcsh:Finance lcsh:HG1-9999 C13 lcsh:HF5410-5417.5 Case analysis Mathematics modele frailty |
| Zdroj: | Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol 5, Iss 338, Pp 133-142 (2018) |
| Popis: | A computationally attractive method of estimation of parameters for a class of frailty regression models is discussed. The method uses maximum likelihood estimation for the classical exponential regression model. Scaled Fisher consistency is shown to hold and a simulation study indicating good asymptotic properties of the method, as well as real data case analysis, are presented. W artykule omówiono atrakcyjną obliczeniowo metodę estymacji parametrów dla klasy modeli regresyjnych z nieobserwowaną zmienną „frailty”. Dowiedziono, że estymator największej wiarygodności stosowany w klasycznym wykładniczym modelu regresji jest Fisherowsko zgodny z dokładnością do skali w rozważanym modelu „frailty”. Przeprowadzone badania symulacyjne oraz analiza rzeczywistych danych wskazują na dobre własności asymptotyczne prezentowanej metody estymacji. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|