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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제15권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
31 - 40 (10page)

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In regression analysis the test and interval estimation using the F statistic works only if the normality assumption on the error terms is valid. Without the normality assumption, a nonparametric method which does not need the distributional assumption will be preferred. The nonparametric construction of confidence region using empirical likelihood ratio was developed by Owen (1991). Hong, Jung (2006) proposed a profile empirical likelihood ratio statistic, which is simpler than but as efficient as the Owen's. In this paper, we suggest a new test statistic using a profile empirical likelihood ratio for general testing problem in linear models and derive the asymptotic distribution of the statistic. We compare and the suggested statistic with the statistic in Hong, Jung (2006) via simulation study. The simulation results show that the new test statistic has higher rejection ratios than that of Hong, Jung (2006) and also show that the corresponding confidence intervals are narrower.
#confidence intervals #inverse prediction #profile empirical likelihood ratio using LSE #rejection ratio.

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Baggerly, K. A. / 1998 / Empirical likelihood as a goodness-of-fit measure / Biometrika 85 (3) : 535 ~ 547 google schola DaeHyeonCho / 2003 / Confidence Intervals Using C.L.T. and Delta method / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (3) : 453 ~ 458 google schola Diciccio, T. / 1989 / Comparison of parametric and empirical likelihood functions / Biometrika 76 (3) : 465 ~ 476 google schola Diciccio, T. / 1991 / Empirical likelihood is Bartlett-correctable / The Annals of Statistics 19 : 1053 ~ 1061 google schola Hall, P. / 1987 / On the bootstrap and likelihood-based confidence regions / Biometrika 74 : 481 ~ 493 google schola

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