Modified two-stage least squares methods for estimating parameters in nonlinear regression models with correlated errors

วิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นแบบปรับปรุงสำหรับการประเมินค่าพารามิเตอร์ในตัวแบบการถดถอยไม่เชิงเส้นเมื่อความคลาดเคลื่อนมีสหสัมพันธ์

Name: Wannapa Pukdee

Name: วรรณภา ภักดี

keyword: Nonlinear regression models

LCSH: Least squares

LCSH: Parameter estimation

Abstract: วิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นถูกใช้เพื่อหาค่าเหมาะสมของตัวแบบการถดถอยไม่เชิงเส้นเมื่อความคลาดเคลื่อนมีสหสัมพันธ์ภายใต้กระบวนการถดถอยในตัวคงที่อันดับหนึ่ง วิธีนี้ทำให้ได้ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของค่าประมาณพารามิเตอร์ที่ต่ำเกินไป ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นแบบปรับปรุงโดยการใช้ค่าส่วนเหลือจาก ตัวแบบแอนโนวาทางเดียวและสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จากกระบวนการกำลังสองน้อยที่สุดแบบมีเงื่อนไขเพื่อสร้างเมทริกซ์ ถ่วงน้ำหนัก วิธีเหล่านี้ถูกใช้ประมาณค่าพารามิเตอร์ทุกตัวของตัวแบบการถดถอยไม่เชิงเส้น จากการศึกษาโดยการจำลอง ตัวแบบที่ระดับความสัมพันธ์ต่าง ๆ ผลการ ศึกษาพบว่า วิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นแบบปรับปรุงทำให้การอนุมานเชิงสถิติมีประสิทธิภาพเนื่องจากตัวประมาณค่าพารามิเตอร์ไม่มีความเอนเอียงและลดความเอนเอียงในการประมาณความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของค่าประมาณพารามิเตอร์ The two-stage least squares method is used to fit nonlinear regression models with correlated errors based on a stationary autoregressive process of order one. This method tends to underestimate the standard error of parameter estimates. Therefore, this paper presents modified two-stage least squares methods by using residuals from the one-way ANOVA model and estimating the correlation coefficient from the conditional least squares procedure to construct a weight matrix. These methods are used to estimate all parameters of nonlinear regression models. A simulation study covers a wide range of correlation levels on the models. The study result shows that the modified two-stage least squares methods can improve the efficient statistical inference since they produce unbiased estimators of parameters and reduce bias in estimating standard errors for parameter estimates.

Burapha University. Library

Address: CHONBURI

Email: buulibrary@buu.ac.th

Modified: 2021-06-04

Issued: 2021-06-04

บทความ/Article

application/pdf

ISBN: 2351-0781

BibliograpyCitation : วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา. ปีที่ 26, ฉบับที่ 1 (ม.ค.-เม.ย. 2564), หน้า 399-412

eng

©copyrights Burapha University

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	sci26n1p399-412.pdf	723.73 KB

ใช้เวลา

0.030526 วินาที