Estimating a Multivariate Linear Structural Relationship with Replication
利用重复观测估计多变量线性结构关系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用重复观测估计多变量线性结构关系
- 研究问题
- 在具有重复观测的多变量线性结构关系中，如何估计模型参数，并刻画关系系数最大似然估计的大样本不确定性？
- 方法与思路
- 作者推导重复观测情形下的参数最大似然估计，并在样本量趋于无穷时利用 delta 方法计算关系系数估计的渐近协方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提供最大似然估计的推导，以及关系系数估计量的渐近协方差结果，未陈述与其他估计方法的性能比较。
- 阅读关注点
- 核对重复观测的结构、模型分布与参数识别条件，以及 delta 方法的展开对象和渐近协方差可用于推断的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；重复次数、误差分布和协方差公式未说明，“结构关系”不能直接解释为经济结构模型或因果关系。
原文摘要
SUMMARY We derive maximum likelihood estimators for parameters of a multivariate linear structural relationship in the replicated case. The asymptotic covariance matrix of the maximum likelihood estimator of the coefficient of the relationship is obtained by using the delta method when the sample size tends to infinity.