Open Access
Translator Disclaimer
December 2015 Bilinear regression model with Kronecker and linear structures for the covariance matrix
Joseph NZABANIT, Dietrich VON ROSEN, Martin SINGULL
Afr. Stat. 10(2): 827-837 (December 2015). DOI: 10.1010/sample.1010101010

Abstract

In this paper, the bilinear regression model based on normally distributed random matrix is studied. For these models, the dispersion matrix has the so called Kronecker product structure and they can be used for example to model data with spatio-temporal relationships. The aim is to estimate the parameters of the model when, in addition, one covariance matrix is assumed to be linearly structured. On the basis of n independent observations from a matrix normal distribution, estimating equations in a flip-flop relation are established and the consistency of estimators is studied.

Nous abordons dans ce papier du model de regression bilinéaire basé sur une matrice aléatoire gaussienne. Dans les modèles que nous étudions, les matrices de dispersion ont la structure du produit de Kronecker si bien qu'elles sont capables de modéliser les données présentant des relations spatio-temporelles. Le but de cette étude est d'estimer les paramètres du modèle, lorsqu'en plus une matrice de covariance est supposée être linéairement structurée. Etant données n observations normalement distribuées, les équations d'estimation sont établies à travers une relation flip-flop. La consistence des estimateurs est étudiée.

Citation

Download Citation

Joseph NZABANIT. Dietrich VON ROSEN. Martin SINGULL. "Bilinear regression model with Kronecker and linear structures for the covariance matrix." Afr. Stat. 10 (2) 827 - 837, December 2015. https://doi.org/10.1010/sample.1010101010

Information

Published: December 2015
First available in Project Euclid: 19 February 2016

zbMATH: 1332.62137
MathSciNet: MR3461921
Digital Object Identifier: 10.1010/sample.1010101010

Subjects:
Primary: 62G08 , 62J05

Keywords: aximum likelihood estimation , bilinear regression , estimating equations , flip-flop algorithm , Kronecker product structure , linear structured covariance matrix

Rights: Copyright © 2015 The Statistics and Probability African Society

JOURNAL ARTICLE
11 PAGES


SHARE
Vol.10 • No. 2 • December 2015
Back to Top