SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:hj-20144"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:hj-20144" > Performance of some...

Performance of some weighted Liu estimators for logit regression model: An application to Swedish accident data

Månsson, Kristofer (författare)
Jönköping University,IHH, Statistik
Kibria, B. M. Golam (författare)
Department of Mathematics and Statistics, Florida International University, Miami, FL, USA,Florida Int Univ, USA
Shukur, Ghazi (författare)
Linnéuniversitetet,Jönköping University,IHH, Statistik,Institutionen för nationalekonomi och statistik (NS)
 (creator_code:org_t)
2014-12-13
2015
Engelska.
Ingår i: Communications in Statistics - Theory and Methods. - : Informa UK Limited. - 0361-0926 .- 1532-415X. ; 44:2, s. 363-375
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this article, we propose some new estimators for the shrinkage parameter d of the weighted Liu estimator along with the traditional maximum likelihood (ML) estimator for the logit regression model. A simulation study has been conducted to compare the performance of the proposed estimators. The mean squared error is considered as a performance criteria. The average value and standard deviation of the shrinkage parameter d are investigated. In an application, we analyze the effect of usage of cars, motorcycles, and trucks on the probability that pedestrians are getting killed in different counties in Sweden. In the example, the benefits of using the weighted Liu estimator are shown. Both results from the simulation study and the empirical application show that all proposed shrinkage estimators outperform the ML estimator. The proposed D9 estimator performed best and it is recommended for practitioners.

Ämnesord

SAMHÄLLSVETENSKAP  -- Ekonomi och näringsliv (hsv//swe)
SOCIAL SCIENCES  -- Economics and Business (hsv//eng)

Nyckelord

Estimation
Liu estimator
Logit
MSE
Multicollinearity
Simulation
Primary 62J07
Secondary 62F10
Economy

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy