马尔可夫线性模型中均值与方差的估计
应用统计
2021-05-04 v2 统计理论
统计理论
摘要
多元回归模型与方差分析(ANOVA)可能是所有统计分析中应用最频繁的方法。我们研究预测变量为定性变量、响应变量为定量变量的情况。针对此情况,我们提出一种经典方法的替代方案:该方案不假设同方差性,但假设可用马尔可夫链描述协变量的相关性。该方法通过测度变换将相关的协变量转化为独立的协变量。变换后的估计量允许对不同协变量取值的贡献之均值与方差进行两两比较。我们证明在标准矩条件下,估计量渐近服从正态分布。我们通过模拟数据检验了我们的方法,并将其应用于多个经典数据集。
引用
@article{arxiv.2010.06999,
title = {Estimations of means and variances in a Markov linear model},
author = {Abraham Gutierrez and Sebastian Müller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06999},
year = {2021}
}
备注
25 pages, 7 figures