A Unified Framework for Estimation in Lognormal Models
对数正态模型估计的统一框架AI 解读 ↓
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对数正态模型估计的统一框架
- 研究问题
- 现有对数正态模型估计方法如何置于同一框架，如何从独立同分布情形推广到一般对数线性回归，并帮助实践者比较和选择估计量？
- 方法与思路
- 作者整理归属12个家族的现有估计量，将部分方法推广至一般对数线性回归，再依据不同优化准则提出新估计量并组织为统一框架。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出19个新估计量，提供实现39个估计量的CRAN包，并通过模拟和美国农业部经济研究局数据比较方法及讨论选用建议。
- 阅读关注点
- 核对各估计量针对的目标量、优化准则和适用条件，以及模拟设计、农业数据应用与实践推荐规则是否支持具体选择。
- 阅读边界
- 摘要未交代各估计量的目标参数、适用条件和比较数值，也未给出推荐规则；统一框架与实现数量本身不能证明某种估计量更优。
原文摘要
Lognormal models have broad applications in various research areas such as economics, actuarial science, biology, environmental science and psychology. In this article, we summarize all the existing estimators for lognormal models, which belong to 12 estimator families. As some estimators were only proposed for the independent and identical distribution setting, we further generalize these estimators to accommodate the general loglinear regression setting. Additionally, we propose 19 new estimators based on different optimization criteria. Mostly importantly, we present a unified framework for all the existing and proposed estimators. The application and comparison of the various estimators using a lognormal linear regression model are demonstrated by simulations and data from the Economic Research Service in the United States Department of Agriculture. A general recommendation for choosing an estimator in practice is discussed. An R package to implement 39 estimators is made available on CRAN.