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首页> 外文期刊>Computational statistics & data analysis >On the performance of the flexible maximum entropy distributions within partially adaptive estimation
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On the performance of the flexible maximum entropy distributions within partially adaptive estimation

机译：部分自适应估计内最大柔性熵分布的性能

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The partially adaptive estimation based on the assumed error distribution has emerged as a popular approach for estimating a regression model with non-normal errors. In this approach, if the assumed distribution is flexible enough to accommodate the shape of the true underlying error distribution, the efficiency of the partially adaptive estimator is expected to be close to the efficiency of the maximum likelihood estimator based on knowledge of the true error distribution. In this context, the maximum entropy distributions have attracted interest since such distributions have a very flexible functional form and nest most of the statistical distributions. Therefore, several flexible MaxEnt distributions under certain moment constraints are determined to use within the partially adaptive estimation procedure and their performances are evaluated relative to well-known estimators. The simulation results indicate that the determined partially adaptive estimators perform well for non-normal error distributions. In particular, some can be useful in dealing with small sample sizes. In addition, various linear regression applications with non-normal errors are provided.
机译：基于假定误差分布的部分自适应估计已成为一种流行的方法，用于估计具有非正态误差的回归模型。在这种方法中，如果假设的分布具有足够的灵活性以适应真实的基础误差分布的形状，则基于真实误差分布的知识，部分自适应估计器的效率有望接近于最大似然估计器的效率。 。在这种情况下，最大熵分布引起了人们的兴趣，因为这样的分布具有非常灵活的功能形式并嵌套了大多数统计分布。因此，确定了在某些矩约束下的几种灵活的MaxEnt分布，以在部分自适应估计过程中使用它们，并且相对于众所周知的估计器，评估了它们的性能。仿真结果表明，所确定的部分自适应估计量对于非正态误差分布表现良好。特别是，某些方法在处理小样本量时可能很有用。此外，还提供了具有非正态误差的各种线性回归应用程序。

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