Calculating the true level of predictors significance when carrying out the procedure of regression equation specification ; Вычисление истинного уровня значимости предикторов при проведении процедуры спецификации уравнения регрессии

Authors: Nikita A. Moiseev, Н. А. Моисеев

Source: Statistics and Economics; № 3 (2017); 10-20 ; Статистика и Экономика; № 3 (2017); 10-20 ; 2500-3925 ; 10.21686/2500-3925-2017-3

Subject Terms: преобразование Холецкого, p-value adjustment, significance of predictors, randomization method, Wishart distribution, variance-covariance matrix, Cholesky decomposition, корректировка p-значений, значимость предикторов, численный метод, распределение Уишарта, дисперсионно-ковариационная матрица

File Description: application/pdf

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1092/1051; Akaike H. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. In: Petroc B., Csake F. (Eds.) Second International Symposium on Information Theory. 1973.; Akaike H. A Bayesian extension of the minimum AIC procedure of autoregressive model fitting // Biometrika. 1979. 66. P. 237–242.; Bates J.M., Granger, C.W.J. The combination of forecasts // Operations Research Quarterly. 1969. 20. P. 451–468.; Buckland S.T., Burnham K.P., Augustin, N.H. Model selection: An integral part of inference // Biometrics. 1997. 53. P. 603–618.; Canning F.L. 1959. Estimating load requirements in a job shop // Journal of Industrial Engineering. 1959. 10. P. 447.; Derksen S., Keselman H.J. Backward, forward and stepwise automated subset selection algorithms: frequency of obtaining authentic and noise variables // British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 1992. 45. P. 265–282.; Hurvich C.M., Tsai C.L. The impact of model selection on inference in linear regression // The American Statistician. 1990. 44. 3. P. 214–217.; Kramer C.Y. Simplified computations for multiple regression // Industrial Quality Control. 1957. 13. 8. 8.; Larzelere R.E., Mulaik S.A. Single-sample tests for many correlations // Psychological Bulletin. 1977. 84. P. 557 – 569.; Lovell M.C. Data mining. The Review of Economics and Statistics. 1983. 65. P. 1–12.; Miller A. J. Selection of subsets of regression variables (with discussion) // Journal of the Royal Statistical Society. 1984. A. 147. P. 389–425.; Mittelhammer Ron C., Judge George G., Miller Douglas J. Econometric Foundations. Cambridge University Press. 2000. P. 73–74.; Moiseev N.A. Linear model averaging by minimizing mean-squared forecast error unbiased estimator // Model Assisted Statistics and Applications. 2016. Vol. 11, No 4, P. 325–338.; Shehata Yasser A., White Paul A Randomization Method to Control the Type I Error Rates in Best Subset Regression // Journal of Modern Applied Statistical Methods. 2008. 7. 2. P. 398–407.; Shibata Ritaei. Asymptotically efficient selection of the order of the model for estimating parameters of a linear process // Annals of Statistics. 1990. 8. Pp. 147–164.; Shibata Ritaei. An optimal selection of regression variables // Biometrika. 1981. 68. P. 45–54.; Shibata Ritaei. Asymptotic mean efficiency of a selection of regression variables // Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 1983. 35. P. 415–423.; Wishart J. The generalized product moment distribution in samples from a normal multivariate population // Biometrica. 1928. 20A. P. 32–52.; Глазьев С. Проблемы прогнозирования макроэкономической динамики // Российский экономический журнал. 2001. № 3. C. 76–85; № 4. C. 12–22.; Крыштановский А.О. Методы анализа временных рядов // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2000. № 2 (46). С. 44–51.; https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1092

Availability: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1092
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2017-3-10-20

ВЫБОР МЕТОДА ОЦЕНКИ МАТРИЦЫ НАГРУЗОК В ФАКТОРНОМ АНАЛИЗЕ И АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ПРИ НУЛЕВЫХ НАГРУЗКАХ НА ЧАСТЬ СПЕЦИФИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

Authors: Орлова, И., Турундаевский, В.

Subject Terms: НАБЛЮДАЕМЫЕ ПРИЗНАКИ, КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА, КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА, ВЫБОРОЧНАЯ КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ, ОБЩИЕ ФАКТОРЫ, СПЕЦИФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ, МАТРИЦА НАГРУЗОК НА ФАКТОРЫ, ВЫРОЖДЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ, МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УИШАРТА

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/vybor-metoda-otsenki-matritsy-nagruzok-v-faktornom-analize-i-algoritm-otsenki-pri-nulevyh-nagruzkah-na-chast-spetsificheskih-faktorov
http://cyberleninka.ru/article_covers/15835038.png

МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНАЯ ОЦЕНКА ДИСПЕРСИОННО-КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ

Authors: Полянский, И., Патронов, Д.

Subject Terms: ДИСПЕРСИОННО-КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УИШАРТА, МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНАЯ ОЦЕНКА

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/maksimalno-pravdopodobnaya-otsenka-dispersionno-kovariatsionnoy-matritsy
http://cyberleninka.ru/article_covers/14630888.png

Выбор метода оценки матрицы нагрузок в факторном анализе и алгоритм оценки при нулевых нагрузках на часть специфических факторов

Source: Фундаментальные исследования.

Subject Terms: НАБЛЮДАЕМЫЕ ПРИЗНАКИ, КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА, КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА, ВЫБОРОЧНАЯ КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ, ОБЩИЕ ФАКТОРЫ, СПЕЦИФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ, МАТРИЦА НАГРУЗОК НА ФАКТОРЫ, ВЫРОЖДЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ, МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УИШАРТА

File Description: text/html

Access URL: http://cyberleninka.ru/article/n/vybor-metoda-otsenki-matritsy-nagruzok-v-faktornom-analize-i-algoritm-otsenki-pri-nulevyh-nagruzkah-na-chast-spetsificheskih-faktorov
http://cyberleninka.ru/article_covers/15835038.png

Максимально правдоподобная оценка дисперсионно-ковариационной матрицы

Source: Современные проблемы науки и образования.

Subject Terms: ДИСПЕРСИОННО-КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УИШАРТА, МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНАЯ ОЦЕНКА

File Description: text/html

Access URL: http://cyberleninka.ru/article_covers/14630888.png
http://cyberleninka.ru/article/n/maksimalno-pravdopodobnaya-otsenka-dispersionno-kovariatsionnoy-matritsy