This paper derives joint and conditional Lagrange multiplier tests based on information matrix for testing functional form and/or the presence of autocorrelation in a regression model. Small sample properties of these tests are assessed by Monte Carlo study and comparisons are made with LM tests based on Hessian matrix. The results show that the proposed $LM_E$ tests have the most appropriate finite sample performance.
When teaching the linear regression analysis in the class, the power transformation must be introduced to fit the linear regression model for nonlinear data. Box and Cox (1964) proposed the attractive power transformation technique which is so called Box-Cox transformation. In this paper, an effective algorithm selecting an appropriate value for Box-Cox transformation is developed which is considered to find a value minimizing error sum of squares. When the proposed algorithm is used to find a value for transformation, the number of iterations needs to be considered. Thus, the number of iterations is examined through simulation study. Since SAS is one of most widely used packages and does not provide the procedure that performs iterative Box-Cox transformation, a SAS program automatically choosing the value for transformation is developed. Hence, the students could learn how the Box-Cox transformation works, moreover, researchers can use this for analysis of data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.12
no.1
/
pp.103-125
/
2001
The Box-Cox transformation is a well known family of power transformation that brings a set of data into agreement with the normality assumption of the residuals and hence the response variable of a postulated model in regression analysis. This paper proposes a new method for estimating the Box-Cox transformation using maximization of the Sample Entropy statistic which forces the data to get closer to normal as much as possible. A comparative study of the proposed procedure with the maximum likelihood procedure, the procedure via artificial regression estimation, and the recently introduced maximization of the Shapiro-Francia W' statistic procedure is given. In addition, we generate a table for the optimal spacings parameter in computing the Sample Entropy statistic.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.22
no.5
/
pp.967-976
/
2011
The Box-Cox transformation is a well known family of power transformations that brings a set of data into agreement with the normality assumption of the residuals and hence the response variable of a postulated model in regression analysis. Normalization (studentization) of the regressors is a common practice in analyzing microarray data. Here, we implement Box-Cox transformation in normalizing regressors in microarray data. Pridictabilty of the model can be improved using data transformation compared to studentization.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.29
no.1
/
pp.143-150
/
2006
Box-Cox model and T-factor method have been widely used to measure economic depreciations for industrial property. The Box-Cox model which combines economic efficiency with depreciation pattern is here extended to the reliability function. To do so a Rayleigh distribution which has been used to estimate the reliability of current assets was chosen as an efficiency curve of marginal productivity. Such an approach provides the possibility to classify the efficiency curves into four categories. It is also possible to analyze the types of depreciation curves. Therefore, the power family of a non-linear Box-Cox model could be set at certain constant values, then the model can be transformed into a linear model to estimate the economic depreciation rates by utilizing the reliability function. Estimating the resultant linear regression equation requires minimal number of observations, while at the same time facilitating the test of hypothesis on depreciation rates.
This paper derives Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression and Outer-Product Gradient for testing linear and log-linear panel regressions against Box-Cox alternatives. The proposed DLR based LM tests are easy to implement in an error component model. From the Monte Carlo study, the DLR based LM tests are recommended for testing functiona forms.
This paper derives joint and conditional Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression(DLR) for testing functional form and/or the presence of individual(time) effect in a panel regression model. Small sample properties of these tests are assessed by Monte Carlo study, and comparisons are made with LM tests based on Outer Product Gradient(OPG). The results show that the proposed DLR based LM tests have the most appropriate finite sample performance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.28
no.5
/
pp.1191-1204
/
2017
Weighted least squares (WLS) estimation is often easily used for the data with heteroscedastic errors because it is intuitive and computationally inexpensive. However, WLS estimator is less robust to a few outliers and sometimes it may be inefficient. In order to overcome robustness problems, Box-Cox transformation, Huber's M estimation, bisquare estimation, and Yohai's MM estimation have been proposed. Also, more efficient estimations than WLS have been suggested such as Bayesian methods (Cepeda and Achcar, 2009) and semiparametric methods (Kim and Ma, 2012) in heteroscedastic error models. Recently, Çelik (2015) proposed the weight methods applicable to the heteroscedasticity patterns including butterfly-distributed residuals and megaphone-shaped residuals. In this paper, we review heteroscedastic regression estimators related to robust or efficient estimation and describe their properties. Also, we analyze cost data of U.S. Electricity Producers in 1955 using the methods discussed in the paper.
The correlation equation empirically proposed to obtain compression indexes has been proposed to conveniently obtain the value using the soil parameter that can be obtained through simple tests when the number of time of consolidation testing is low or the distribution is large but most of the analyzed regions are limited to certain regions abroad or in the country and multiple data were integrated for use in many cases, thus it is not very reasonable to apply it. Therefore, to establish a new design method considering the uncertainty of the ground, it was selected the Kwangyang port area of which the data have been collected recently thus are relatively more reliable as the subject region of the study in order to maximally reduce the uncertainty of test data. After performing the verification of the normality of the consolidation test data obtained from the selected region and the transformation of variables, a prediction formula was proposed through the regression model with the transformed variables and the proposed regression model with transformed variables was compared with existing empirical equations to verify the suitability of the proposed model formula. After analyzing, it was confirmed that the coefficient of determination was increased after the Box-Cox variable transformation, thus the explanatory power was being enhanced and through the root-mean-square-error method, it was confirmed that the proposed model formula showed the most closed value to the test value.
Transforming response variable is a general tool to adapt data to a linear regression model. However, it is well known that response transformations in linear regression are very sensitive to one or a few outliers. Many methods have been suggested to develop transformations that will not be influenced by potential outliers. Recently Cheng (2005) suggested to using a trimmed likelihood estimator based on the idea of the least trimmed squares estimator(LTS). However, the method requires presetting the number of outliers and needs many computations. A new method is proposed, that can solve the problems addressed and improve the robustness of the estimates. The method uses a stepwise procedure, suggested by Hadi and Simonoff (1993), to detect outliers that determine response transformations.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.