bibtype J - Journal Article
ARLID 0312534
utime 20240111140706.5
mtime 20090326235959.9
WOS 000259688500003
DOI 10.1016/j.spl.2008.01.007
title (primary) (eng) Divergence-based tests for model diagnostic
specification
page_count 9 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0257616
ISSN 0167-7152
title Statistics & Probability Letters
volume_id 78
volume 13 (2008)
page_num 1702-1710
publisher
name Elsevier
title (cze) Divergenční testy pro diagnostiku modelu
keyword goodness of fit
keyword devergence statistics
keyword GLM
keyword model checking
keyword bootstrap
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101108
name1 Hobza
name2 Tomáš
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0212990
name1 Esteban
name2 M. D.
country ES
author
ARLID cav_un_auth*0015540
name1 Morales
name2 D.
country ES
author
ARLID cav_un_auth*0213975
name1 Marhuenda
name2 Y.
country ES
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/SI/hobza-divergence-based%20tests%20for%20model%20diagnostic.pdf
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id MTM2006-05693
agency Instituto Nacional de Estadistica
country ES
ARLID cav_un_auth*0242467
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) Pearson's x2 test, and more generally, divergence-based tests of goodness-of-fit are asymptotically x2-distributed with m-1 degrees of freedom if the numbers of cells m is fixed, the observations are iid and the cell probabilities and model parameters are completely specified. Jiang (2001) proposed a nonstandard x2 test to check distributional assumptions for the case of observations not identically distributed. Under the same set up, in this paper a family of divergence-based tests are introduced and their asymptotic distributions are derived. In additions bootstrap tests based on the given divergence test statistics are considered. Applications to generalized linear models diagnostic are proposed. A simulation study is carried out to investigate performance of several power divergence tests.
abstract (cze) Pearsonův x2-test a obecněji divergenční testy dobré shody mají asymptoticky x2-rozdělení s m-1 stupni volnosti za předpokladů, že počet buněk m je pevný, pozorování jsou iid a pravděpodobnosti jednotlivých buněk a parametry modelu jsou plně specifikovány. Jiang (2001) navrhl nestandardní x2-test dobré shody pro případ, kdy pozorování nepocházejí ze stejného rozdělení. Za stejných předpokladů je v této práci navržena rodina divergenčních testů a je odvozeno jejich asymptotické rozdělení. Jsou také uvažovány bootstrapové varianty daných divergenčních testů a je navržena jejich aplikace na testování v zobecněném lineárním modelu. Pomocí simulační studie je zkoumána účinnost několika divergenčních testů.
reportyear 2009
RIV BB
permalink http://hdl.handle.net/11104/0163576
mrcbT16-f 0.530
mrcbT16-g 0.036
mrcbT16-h 8.2
mrcbT16-i 0.00891
mrcbT16-j 0.363
mrcbT16-k 1899
mrcbT16-l 476
mrcbT16-q 34
mrcbT16-s 0.572
mrcbT16-y 12.3
mrcbT16-x 0.46
arlyear 2008
mrcbU34 000259688500003 WOS
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0257616 Statistics & Probability Letters 0167-7152 1879-2103 Roč. 78 č. 13 2008 1702 1710 Elsevier