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Accuracy of Multiple Outlier Tests in Nonlinear Regression
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  • Accuracy of Multiple Outlier Tests in Nonlinear Regression
  • Accuracy of Multiple Outlier Tests in Nonlinear Regression
저자명
Kahng. Myung-Wook
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2011년|18권 1호|pp.131-136 (6 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

The original Bates-Watts framework applies only to the complete parameter vector. Thus, guidelines developed in that framework can be misleading when the adequacy of the linear approximation is very different for different subsets. The subset curvature measures appear to be reliable indicators of the adequacy of linear approximation for an arbitrary subset of parameters in nonlinear models. Given the specific mean shift outlier model, the standard approaches to obtaining test statistics for outliers are discussed. The accuracy of outlier tests is investigated using subset curvatures.