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On the skew-normal calibration model

机译：关于偏态标准校准模型

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In this article, we present the EM-algorithm for performing maximum likelihood estimation of an asymmetric linear calibration model with the assumption of skew-normally distributed error. A simulation study is conducted for evaluating the performance of the calibration estimator with interpolation and extrapolation situations. As one application in a real data set, we fitted the model studied in a dimensional measurement method used for calculating the testicular volume through a caliper and its calibration by using ultrasonography as the standard method. By applying this methodology, we do not need to transform the variables to have symmetrical errors. Another interesting aspect of the approach is that the developed transformation to make the information matrix nonsingular, when the skewness parameter is near zero, leaves the parameter of interest unchanged. Model fitting is implemented and the best choice between the usual calibration model and the model proposed in this article was evaluated by developing the Akaike information criterion, Schwarz's Bayesian information criterion and Hannan-Quinn criterion.
机译：在本文中，我们提出了一种用于执行不对称线性校准模型的最大似然估计的EM算法，并假设偏态为正态分布误差。进行了仿真研究，以评估带有内插和外推情况的校准估算器的性能。作为实际数据集中的一种应用，我们拟合了在尺寸测量方法中研究的模型，该方法用于通过卡尺计算睾丸体积，并使用超声作为标准方法对其进行校准。通过应用这种方法，我们不需要将变量转换为具有对称错误。该方法的另一个有趣的方面是，当偏度参数接近零时，所开发的使信息矩阵非奇异的转换使感兴趣的参数保持不变。通过建立Akaike信息准则，Schwarz贝叶斯信息准则和Hannan-Quinn准则，实现了模型拟合，并在通常的校准模型和本文提出的模型之间进行了最佳选择。

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