Polynomial Regression With Data Below The Threshold

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概要

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• In the regression analysis, sometimes we encounter the detectable but immeasurable observations due to their extremely small values. These data are treated as the binary data, which have value 1 or 0 for exist or not at each point of the explanatory variable, X. Here, we consider the case of single observation at each point of X. Then, we compare the performance of two types of likelihood functions with the conventional model, where the immeasurable points are given value half of the threshold, and the truncated model, which considers only the measurable points. The best model can be used to estimate the values of the immeasurable observations.

• 日本計算機統計学会の論文

著者

• 馬場 康維

  統計数理研究所:総合研究大学院大学

• 馬場 康維

  総合研究大学院大学・統計数理研究所

• Siew Hai-yen

  Department Of Statistical Science The Graduate University For Advanced Studies

• 馬場 康維

  情報・システム研究機構新領域融合研究センター 統計数理研究所

• Baba Yasumasa

  The Institute of Statistical Mathematics

• Siew Hai‐yen

  Inst. Statistical Mathematics Tokyo Jpn

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