Regression problems with controllable variables subject to error
可控变量存在误差时的回归问题AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要仅涉及一般回归中的变量误差，未指向所列领域细分中的特定模型或应用。
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代码、数据与补充材料
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可控变量存在误差时的回归问题
- 研究问题
- 回归中的可控变量本身存在误差时，如何估计模型参数，并获得具有一致性与可用渐近分布的估计方法？
- 方法与思路
- 作者针对可控变量带误差的参数估计提出估计量，并建议通过迭代程序计算；摘要仅提及一个用于说明方法的数值例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量具有强一致性与渐近正态分布，并提供迭代计算思路，将参数估计的理论性质与计算实现联系起来。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对可控变量和误差的定义、参数可识别的条件、强一致性与渐近正态性的假设，以及迭代程序的收敛要求。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要未说明误差结构、估计公式、正则条件及数值表现，不能补推具体应用范围。
原文摘要
The problem is studied of estimating parameters when controllable variables are subject to errors. Strongly consistent estimators with an asymptotically normal distribution are proposed and an iterative procedure for their calculation is suggested. A numerical example is given in illustration.