TESTING FOR AUTOCORRELATION IN UNEQUALLY REPLICATED FUNCTIONAL MEASUREMENT ERROR MODELS
Author(s):
Message:
Abstract:
In the ordinary linear models, regressing the residuals against lagged values has been suggested as an approach to test the hypothesis of zero autocorrelation among residuals. In this paper we extend these results to the both equally and unequally replicated functionally measurement error models. We consider the equally and unequally replicated cases separately, because in the first case the residuals of the means of replicate groups of observations in both X and Y directions are functions of the same residual while in the second case we have no analogous result and so we have to deal with the residuals in each direction. We derive the asymptotic validity of these tests and we carry out a bootstrap simulation study to determine how well the asymptotic theory of the proposed test works for different size of samples.
Language:
English
Published:
Journal of Sciences, Islamic Republic of Iran, Volume:12 Issue: 3, Summer 2001
Page:
259
magiran.com/p1205228  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!