A Mixed Model for Regressions
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及一般混合回归及系统估计，但未明确面板结构、因果目标或其他所列方向，分类证据不足。
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代码、数据与补充材料
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回归的混合模型
- 研究问题
- 如何建立区别于通常协方差模型和既有误差分量回归的混合模型，并估计单方程及多回归系统中的参数？
- 方法与思路
- 作者设定单方程混合回归，讨论其与混合方差分析模型的联系，提出两阶段估计，并推导多回归系统估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了混合回归模型的自包含分析、另一种两阶段估计方法，以及具有某些渐近最优性质的系统估计量。
- 阅读关注点
- 应核对模型各部分的设定、与协方差及误差分量模型的具体区别，以及两阶段估计步骤和渐近最优性质的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；模型结构、识别条件及最优性的具体含义未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
This paper gives a selt-contained analysis of a mixed model for regressions. The model differs from the ordinary covariance model as well as from the error components regression model considered by Mundlak (1963), Wallace & Hussain (1969) and some other writers. A single-equation mixed regression model is specified and its connexion with Spjøtvoll's mixed model (1966) for analysis of variance is examined . An different two-stage method for estimating the parameters of the single-equation model is also given. The multi-regression mixed model is defined and system estimators for the parameters of the model are derived, which have some optimal asymptetic properties.