Second-order expansion of mean squared error matrix of generalized least squares estimator with estimated parameters
含估计参数的广义最小二乘估计量均方误差矩阵的二阶展开AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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含估计参数的广义最小二乘估计量均方误差矩阵的二阶展开
- 研究问题
- 当广义最小二乘所用协方差矩阵含有估计得到的结构参数时，如何获得回归参数估计量均方误差矩阵的二阶展开？
- 方法与思路
- 作者在回归样本与协方差矩阵中结构参数的估计量相互独立这一设定下，推导广义最小二乘均方误差矩阵的展开。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是取得上述独立设定下的二阶均方误差矩阵展开，为研究估计协方差参数后的误差提供表达。
- 阅读关注点
- 应核对独立条件在何种取样方式下成立、结构参数估计量需满足的性质，以及展开阶数和余项的具体定义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要，不能将结果套用于同一样本联合估计的情形；具体展开式及其他条件未提供。
原文摘要
The second-order expansion of the mean squared error matrix of the generalized least squares estimators for the regression parameters is obtained when the samples and the estimators for the structural parameters contained in the variance-covariance matrix are independent.