Correlated Measurement Errors and the Least Squares Estimator of the Regression Coefficient
相关测量误差与回归系数的最小二乘估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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相关测量误差与回归系数的最小二乘估计
- 研究问题
- 有限二元总体中两个变量都受到相关测量误差影响时，调查条件下的普通最小二乘回归系数会受到哪些误差成分的影响？
- 方法与思路
- 作者在一组调查条件下分析相关测量误差对回归估计的影响，利用若干住房变量的样本估计考察误差成分，并分析偏差因子敏感性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察的相关误差成分均值影响较小，而简单响应方差与协方差影响明显，其中响应协方差估计不可忽略。
- 阅读关注点
- 应核对各测量误差成分的定义与估计方式、调查设计及住房变量选择，并查看偏差因子对相关参数的敏感程度。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。调查条件、变量和数值结果未说明，不能将样本中的误差影响推广为普遍结论或推断刊本变化。
原文摘要
This article explores, for a set of survey conditions, the effect of correlated measurement error on the ordinary least squares estimator of the regression coefficient for a finite bivariate population, when both variables are subject to correlated measurement error. The sample estimates for some selected housing variables show that the average of the correlated measurement error components have little effect, but the simple response variance and covariance have pronounced effect, on the ordinary regression estimator. In particular, the estimates of the simple response covariance studied are far from negligible. Finally, the article examines the sensitivity of the bias factor of the estimator.