Consistency and efficiency of regression coefficient estimates in location-scale models
位置—尺度模型中回归系数估计的一致性与效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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位置—尺度模型中回归系数估计的一致性与效率
- 研究问题
- 在线性位置—尺度模型中，误差分布设定错误如何影响回归系数的最大似然估计，尤其是一致性、效率和方差估计？
- 方法与思路
- 作者分析错误误差分布下的最大似然估计，与正确模型下的估计比较渐近效率，并讨论回归系数渐近方差的估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所研究的错误模型下最大似然估计仍然一致，并给出相对渐近效率，同时处理回归系数估计的渐近方差问题。
- 阅读关注点
- 应核对一致性所需的模型限制、误差分布错设的允许范围、相对效率的计算方式，以及方差估计是否需要额外条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；一致性条件未列出，不能理解为任意分布错设均无影响，也不能推断刊本变化。
原文摘要
The effect on estimation of regression coefficients in linear location-scale models is investigated when the error distribution is misspecified. It is shown that the maximum likelihood estimator under the incorrect model is still consistent. Its asymptotic efficiency relative to that of the maximum likelihood estimator based on the correct model is obtained and the estimation of asymptotic variances for the regression coefficient estimators is addressed.