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자료유형
학술저널
저자정보
Park, Seung-Hoe (Department of General Studies, Hankuk Aviation University) Kim, Hae kyung (Department of Mathematics, Yonsei University) Park, Kyung-Ok (Senior Engineer, Samsung Electronic Co, Ltd.)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제30권 제4호
발행연도
2001.1
수록면
551 - 561 (11page)

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This paper deals with the asymptotic properties for statistical inferences of the parameters in nonlinear regression models. As an optimal criterion for robust estimators of the regression parameters, the regression quantile method is proposed. This paper defines the regression quintile estimators in the nonlinear models and provides simple and practical sufficient conditions for the asymptotic normality of the proposed estimators when the parameter space is compact. The efficiency of the proposed estimator is especially well compared with least squares estimator, least absolute deviation estimator under asymmetric error distribution.
#Nonlinear Regression Quintiles Estimators #Consistency #Normality #Efficiency

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