Estimating Coefficient Distributions in Random Coefficient Regressions
随机系数回归中的系数分布估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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随机系数回归中的系数分布估计
- 研究问题
- 为构造随机系数回归的预测区间并实施自助法，何时能够一致估计随机系数的分布，又如何形成实用估计量？
- 方法与思路
- 作者研究随机系数分布的一致估计问题，并给出具有实际代表性的估计量；摘要未展开具体构造和所需数据结构。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，随机系数的分布在不少情形下可以一致估计，并提供实用估计量，为预测区间和自助法所需的分布估计提供方法。
- 阅读关注点
- 核对系数分布的可识别条件、观测设计和一致性的定义，并检查分布估计如何进入预测区间及自助法程序。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明一致估计成立的具体情形、收敛速度或预测区间的覆盖表现。
原文摘要
Random coefficient regression models are important in representing linear models with heteroscedastic errors and in unifying the study of classical fixed effects and random effects linear models. For prediction intervals and for bootstrapping in random coefficient regressions, it is necessary to estimate the distributions of the random coefficients consistently. We show that this is often possible and provide practical representative estimators of these distributions.