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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Hea-Jung (Department of Statistics, Dongguk University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제31권 제1호
발행연도
2002.1
수록면
77 - 91 (15page)

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This paper considers a functional regression model with truncated errors in explanatory variables. We show that the ordinary least squares (OLS) estimators produce bias in regression parameter estimates under misspecified models with ignored errors in the explanatory variable measurements, and then propose methods for analyzing the functional model. Fully parametric frequentist approaches for analyzing the model are intractable and thus Bayesian methods are pursued using a Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling based approach. Necessary theories involved in modeling and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed methods.
#functional regression model #biased estimator #Markov chain Monte Carlo #Bayesian estimation #conditional Bayes factor

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