A Generalized Regression Methodology for Bivariate Heteroscedastic Data

Fernández Fernández, Antonio y Vázquez López, Manuel (2011). A Generalized Regression Methodology for Bivariate Heteroscedastic Data. "Communications In Statistics-Theory And Methods", v. 40 (n. 4); pp. 598-621. ISSN 0361-0926. https://doi.org/10.1080/03610920903444011.

Descripción

Título: A Generalized Regression Methodology for Bivariate Heteroscedastic Data
Autor/es:
  • Fernández Fernández, Antonio
  • Vázquez López, Manuel
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Communications In Statistics-Theory And Methods
Fecha: 2011
Volumen: 40
Materias:
Palabras Clave Informales: Errors in both axes, Heteroscedastic data, Linear regression
Escuela: E.U.I.T. Telecomunicación (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Electrónica Física
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

We present a methodology for reducing a straight line fitting regression problem to a Least Squares minimization one. This is accomplished through the definition of a measure on the data space that takes into account directional dependences of errors, and the use of polar descriptors for straight lines. This strategy improves the robustness by avoiding singularities and non-describable lines. The methodology is powerful enough to deal with non-normal bivariate heteroscedastic data error models, but can also supersede classical regression methods by making some particular assumptions. An implementation of the methodology for the normal bivariate case is developed and evaluated.

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ID de Registro: 12253
Identificador DC: http://oa.upm.es/12253/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:12253
Identificador DOI: 10.1080/03610920903444011
URL Oficial: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03610920903444011
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 10 Ene 2013 07:56
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 11:29
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