Optimal Restrictions on Regression Parameters For Linear Mixture Model

Ahn, Jung-Yeon; Park, Sung-Hyun

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자료유형: 학술저널

저자정보: Ahn, Jung-Yeon (Department of Statistics, Seoul National University) Park, Sung-Hyun (Department of Statistics, Seoul National University)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제28권 제3호

발행연도: 1999.1

수록면: 325 - 336 (12page)

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Collinearity among independent variables can have severe effects on the precision of response estimation for some region of interest in the experiments with mixture. A method of finding optimal linear restriction on regression parameter in linear model for mixture experiments in the sense of minimizing integrated mean squared error is studied. We use the formulation of optimal restrictions on regression parameters for estimating responses proposed by Park(1981) by transforming mixture components to mathematically independent variables.

#Collinearity #Restriction matrix #Mixture experiment #Integrated mean squared error

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Ahn, Jung-Yeon

소속기관 Department of Statistics, Seoul National University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 1 이용수 1

Park, Sung-Hyun

소속기관 Department of Statistics, Seoul National University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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