A mixed model for regressions
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要说明一般混合回归与多回归系统，未明确给出面板结构或其他所列领域的直接证据。
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回归的混合模型
- 研究问题
- 如何构建区别于通常协方差模型和误差分量回归的混合回归模型，并为单方程及多回归情形设计参数估计方法？
- 方法与思路
- 作者定义单方程混合回归，考察其与混合方差分析模型的联系，给出另一种两阶段估计方法，再构建多回归模型与系统估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提供混合回归模型的自成体系分析及参数估计方法，并推导具有某些最优渐近性质的系统估计量；具体性质未说明。
- 阅读关注点
- 应核对混合成分与误差结构、和协方差及误差分量模型的区别、两阶段估计步骤，以及系统估计的最优性标准与条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明且含文字拼写错误的索引摘要，不能确定模型的完整形式或最优性含义，也不能直接认定其属于面板模型。
原文摘要
This paper gives a selt-contained analysis of a mixed model for regressions. The model differs from the ordinary covariance model as well as from the error components regression model considered by Mundlak (1963), Wallace & Hussain (1969) and some other writers. A single-equation mixed regression model is specified and its connexion with Spjøtvoll's mixed model (1966) for analysis of variance is examined . An different two-stage method for estimating the parameters of the single-equation model is also given. The multi-regression mixed model is defined and system estimators for the parameters of the model are derived, which have some optimal asymptetic properties.