Biased Estimation Methods with Autocorrelation using Simulation
Lingua: inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2011, 2011
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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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.
Codice articolo 9783844324761
- Titolo
- Biased Estimation Methods with Autocorrelation using Simulation
- Autore
- Hussein Eledum
- Editore
- LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3844324763
- ISBN 13
- 9783844324761
- Peso dell'articolo
- 316 grammi
- Dimensioni
- 220x150x12 mm
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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