Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Estimating regression model with a mixed structure - numerical study

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F13%3A10195483" target="_blank" >RIV/00216208:11230/13:10195483 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Estimating regression model with a mixed structure - numerical study

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The results of a large numerical study of the classical and of robust estimators of the model with fixed and random effects are presented together with the graph of hausman test of specificity. It reveals that for a low or mild level of contamination therobustified versions of the classical within-groups and generalized least squares estimators can work well. For higher level of contamination, say over 5%, it is better to rely on the smoothly robustified OLS, as they give the results which are closerto the true value that the robustified classical estimators. One reason is that the robust estimation of location - which w need for robustified within-group estimator - need not be easy task to estimate because the ''global'' level and character of contamination can significantly differ from the local one within the groups.

  • Název v anglickém jazyce

    Estimating regression model with a mixed structure - numerical study

  • Popis výsledku anglicky

    The results of a large numerical study of the classical and of robust estimators of the model with fixed and random effects are presented together with the graph of hausman test of specificity. It reveals that for a low or mild level of contamination therobustified versions of the classical within-groups and generalized least squares estimators can work well. For higher level of contamination, say over 5%, it is better to rely on the smoothly robustified OLS, as they give the results which are closerto the true value that the robustified classical estimators. One reason is that the robust estimation of location - which w need for robustified within-group estimator - need not be easy task to estimate because the ''global'' level and character of contamination can significantly differ from the local one within the groups.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GBP402%2F12%2FG097" target="_blank" >GBP402/12/G097: DYME-Dynamické modely v ekonomii</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Data Analysis 2013, Pro-gressive Methods of Statistical Data Analysis and Modelling for Research and Technical Practice

  • ISBN

  • ISSN

    1805-6903

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    160-182

  • Název nakladatele

    Trylobite

  • Místo vydání

    Pardubice

  • Místo konání akce

    Pardubice

  • Datum konání akce

    19. 11. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku