SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:hj-20959"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:hj-20959" > A simulation study ...

A simulation study of some biasing parameters for the ridge type estimation of Poisson regression

Kibria, B. M. Golam (författare)
Department of Mathematics and Statistics, Florida International University, Miami, Florida, USA
Shukur, Ghazi (författare)
Linnéuniversitetet,Jönköping University,IHH, Statistik,Institutionen för nationalekonomi och statistik (NS),Statistik
Månsson, Kristofer (författare)
Jönköping University,IHH, Statistik,Internationella Handelshögskolan i Jönköping
 (creator_code:org_t)
2014-01-17
2015
Engelska.
Ingår i: Communications in statistics. Simulation and computation. - : Taylor & Francis. - 0361-0918 .- 1532-4141. ; 44:4, s. 943-957
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This paper proposes several estimators for estimating the ridge parameter k based for Poisson ridge regression (RR) model. These estimators have been evaluated by means of Monte Carlo simulations. As performance criteria, we have calculated the mean squared error (MSE), the mean value and the standard deviation of k. The first criterion is commonly used, while the other two have never been used when analyzing Poisson RR. However, these performance criterion are very informative because, if several estimators have an equal estimated MSE then those with low average value and standard deviation of k should be preferred. Based on the simulated results we may recommend some biasing parameters which may be useful for the practitioners in the field of health, social and physical sciences.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)
SAMHÄLLSVETENSKAP  -- Ekonomi och näringsliv (hsv//swe)
SOCIAL SCIENCES  -- Economics and Business (hsv//eng)

Nyckelord

Estimation
MSE
Multicollinearity
Poisson
Ridge regression
Simulation
Primary 62J07
Secondary 62F10
Statistics/Econometrics

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