Missing Observations in Multivariate Regression: Efficiency of a First- Order Method
多元回归中的缺失观测：一阶方法的效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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多元回归中的缺失观测：一阶方法的效率
- 研究问题
- 多元回归中，不完整样本包含哪些可用于估计回归参数的信息，一阶方法利用这些信息后如何影响估计效率？
- 方法与思路
- 作者将不完整样本中的相关信息表示为线性约束，利用完整样本估计约束参数，并分析一阶估计的修正形式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，一阶估计与完整样本最小二乘估计之差取决于后者偏离约束的程度，并推导和比较渐近协方差。
- 阅读关注点
- 应核对缺失模式、线性约束的构造与可估计性，以及不同条件下协方差比较是否支持明确的效率结论。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，缺失机制及效率比较的具体条件均未说明，不能断言一阶方法总是更有效。
原文摘要
Abstract It is shown that the information contained in the incomplete portion of the sample that is relevant in the estimation of the regression parameters is in the form of a linear restriction. Although the parameters of this restriction are generally unknown they can be estimated in terms of the complete portion of the sample. It is then shown that regression parameter estimates based on first order methods, say, Ĉ, differ from the ordinary least squares estimates based only on the complete portion of the sample, say Ĉ LS , by a function of the extent to which Ĉ LS fails to satisfy the above named restriction. The asymptotic variance-co-variance matrix of Ĉ is derived under various conditions and compared to that of Ĉ LS .