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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제2호
발행연도
2006.1
수록면
495 - 501 (7page)

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A procedure for selecting regressors in multivariate regression using local influence is suggested. It assesses the effect of perturbation of regressors on the profile log-likelihood displacement under an appropriate perturbation scheme in order to select regressors. By starting a location model, the direction vector corresponding to the largest curvature of the profile log-likelihood displacement surface is first found and then select a regressor associated with the element of the above direction vector that has the largest absolute value. If the hypothesis that the regression coefficients for regressors not selected so far are zero is not significant, then the selection procedure stops, and otherwise, we proceed further. We provide a numerical example for illustration.
#Wilks lambda test #likelihood displacement #local influence #regression.1. IntroductionVariable selection in univariate regression has received a great deal of attention. However #for multivariate regression there is not an abundant literature. Amon

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참고문헌 (8)

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Anderson / 1952 / Statistical Theory in Research google schola Cook / 1986 / Assessment of local influence Journal of the Royal Statistical Society : 133 ~ 169 google schola Fujikoshi, Y. / 1997 / Modified AIC and C_p in multivariate linear regression 84 : 707 ~ 716 google schola Huang,D.Y.and Liu,K.C / 1994 / Some variable selection procedure in multivariate linear regression models 41 : 205 ~ 214 google schola Kim, M. G. / 2005 / Detection of outliers in multivariate regression using plug-in method 7 (4) : 1117 ~ 1124 google schola

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