Estimation of Nonlinear Errors-in-Variables Models
非线性变量测量误差模型的估计AI 解读 ↓
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非线性变量测量误差模型的估计
- 研究问题
- 当非线性函数关系中的观测存在测量误差时，如何估计关系系数，并在给定误差协方差条件下进行分布推断？
- 方法与思路
- 作者提出非线性关系系数的估计程序，在观测误差协方差已知且为 o(n^(-1/3)) 的条件下推导估计量分布性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出测量误差下的非线性系数估计方法，推导其分布性质，并提供估计量协方差矩阵的一致估计。
- 阅读关注点
- 应核对误差协方差随估计序列缩小的具体设定、非线性关系的正则条件，以及协方差一致估计的构造。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；结论依赖已知且缩小的误差协方差，不能推广到固定或未知误差方差的通常情形。
原文摘要
An estimation procedure is presented for the coefficients of the nonlinear functional relation, where observations are subject to measurement error. The distributional properties of the estimators are derived, and a consistent estimator of the covariance matrix is given. In deriving the results it is assumed that the covariance matrix of the observational errors is known and that this covariance matrix is $o(n^{-1/3})$, where $n$ is the index of the sequence of estimators.