Spherical Regression with Errors in Variables
含变量测量误差的球面回归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：摘要属于球面数据与测量误差的统计推断，未明确连接到所列经济计量细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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含变量测量误差的球面回归
- 研究问题
- 当球面上的两组观测围绕未知潜在点及其旋转位置分布时，如何对未知旋转及旋转轴进行统计推断？
- 方法与思路
- 作者采用观测分布仅依赖相应球面内积的模型，针对未知旋转与旋转轴构造渐近检验和置信区域，并讨论任意维度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供未知旋转及其旋转轴的渐近检验与置信区域，并给出任意维度的结果，但未列出具体构造。
- 阅读关注点
- 应核对旋转和旋转轴的定义、潜在点的处理、可识别性要求，以及任意维度下检验和置信区域的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；独立性、误差分布及渐近条件未说明，不能补充这些假设或推断刊本变化。
原文摘要
Suppose $u_1, \cdots, u_n, v_1, \cdots, v_n$ are random points on the sphere such that for unknown points $\xi_1, \cdots, \xi_n$ and unknown rotation $A_0$, the distribution of $u_i$ depends only on $u^t_i\xi_i$ and that of $v_i$ on $v^t_iA_0\xi_i$. This paper provides asymptotic tests and confidence regions for $A_0$ and for its axis of rotation. Results are given in arbitrary dimension.