Bootstrapping Regression Models
回归模型的自助法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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回归模型的自助法
- 研究问题
- 在回归模型与相关模型中，自助法能否有效近似最小二乘估计量的抽样分布，以及这种近似误差能获得怎样的界限？
- 方法与思路
- 作者考察回归模型与相关模型中的自助分布近似，以最小二乘估计量为对象；摘要未说明重抽样方案及具体假设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了自助法对最小二乘估计量分布近似的有效性，并给出若干误差界，但没有列出界的形式或收敛速度。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对两类模型的抽样设定、自助样本构造、分布近似采用的度量，以及误差界对设计和误差分布的要求。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；不能据此认定结论适用于异方差、相关观测或任意回归设计。
原文摘要
The regression and correlation models are considered. It is shown that the bootstrap approximation to the distribution of the least squares estimates is valid, and some error bounds are given.