Biased Estimation Methods with Autocorrelation using Simulation

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2011, 2011

3844324763 / 9783844324761

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The ordinary Least Squares method is considered as one of the most important way of estimating the parameters of the general linear model because of it's ease and simplicity and because of rationality of the results obtained when the specific assumptions are achieved regarding the general linear model . One of these assumptions is that the value of the error term in time is independent on its own preceding value or values E(Ut Ut-s) = 0 s 0 if this assumption does not hold then we have problem of autocorrelation . The other assumption is that the explanatory variables in the model are orthogonal [R(x) = p+1 n ] if this assumption does not hold then we have problem of multicollinearity. In this book we will try to discuss these two problems simultaneously. 200 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783844324761

Título
Biased Estimation Methods with Autocorrelation using Simulation
Autor
Hussein Eledum
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2011
Año de publicación
2011
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3844324763
ISBN 13
9783844324761
Peso del artículo
316 gramos
Dimensiones
220x150x12 mm

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