Orthogonal Regression and Equivariance.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Blankmeyer, Eric
Titel	Orthogonal Regression and Equivariance.
Quelle	(1993), (12 Seiten) PDF als Volltext kostenfreie Datei Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; online; Monographie
Schlagwörter	Quantitative Daten; Equations (Mathematics); Estimation (Mathematics); Least Squares Statistics; Mathematical Models; Regression (Statistics); Research Methodology; Robustness (Statistics) + Suchen Sie Ihr Suchwort? Equations; Mathematics; Gleichungslehre; Estimation; Schätzung; Mathematical model; Mathematisches Modell; Regression; Regressionsanalyse; Research method; Forschungsmethode; Widerstandsfähigkeit
Abstract	Ordinary least-squares regression treats the variables asymmetrically, designating a dependent variable and one or more independent variables. When it is not obvious how to make this distinction, a researcher may prefer to use orthogonal regression, which treats the variables symmetrically. However, the usual procedure for orthogonal regression is not equivariant. A simple modification is proposed to overcome this serious defect. Illustrative computations involving 15 observations on 5 variables are provided, and a robust version of the method is discussed. The modified orthogonal regression allows a researcher to explore a symmetric, equivariant, and robust linear relationship among a set of variables. (Contains 6 references.) (Author/SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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