Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31063 
Erscheinungsjahr: 
2006
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 478
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
A new method for testing linear restrictions in linear regression models is suggested. It allows to validate the linear restriction, up to a specified approximation error and with a specified error probability. The test relies on asymptotic normality of the test statistic, and therefore normality of the errors in the regression model is not required. In a simulation study the performance of the suggested method for model selection purposes, as compared to standard model selection criteria and the t-test, is examined. As an illustration we analyze the US college spending data from 1994.
Schlagwörter: 
asymptotic normality
linear regression
model selection
model validation
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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309.12 kB





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