이분산성하에서 두 회귀선의 동일성 검정 = Testing the equality between sets of conefficients in two linear regressions under heteroscedasticity

국문 초록 (Abstract)

일반적으로 두 회귀선의 동일성에 대한 검정은 Chow (1960)가 제시한 검정을 사용하고 있다. 그러나 이 검정은 두 집단의 오차항의 분산에 대한 동일성을 가정하여야 하며, 이분산성하에서는 적당하지 않은 검정으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이분산성의 가정에서 Cos와 Reid(1987)가 지적한 바와 같이 모수들이 직교하도록 모수들을 변환하여 검정통계량을 유도하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the problem of testing the equality between sets of coefficients in two linear regession, the Chow statistic is appropriate when the error variances are equal. When error variances between the two regression models differ, however, the use of this procedure may be tenuous in that the nominal significance level is not maintained.
In this article, we propose the Score test that is derived from likelihood ratio by applying the asymptotic properties of score function and Fisher information. And the score test has the advantage compared with the likelihood ratio test of requiring estimation only under the null.