Regression Analysis with Censored Autocorrelated Data
删失且自相关数据的回归分析AI 解读 ↓
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删失且自相关数据的回归分析
- 研究问题
- 当按时间顺序采集的数据受测量范围限制而发生删失时，如何在回归分析中同时处理删失和观测间的时间依赖？
- 方法与思路
- 作者以自回归模型描述时间依赖，讨论两种完整似然估计的数值方法及一种近似方法，并应用于具有检测下限的污染数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出针对删失时间序列的回归方法，将测量限制造成的不完整观测与自相关建模结合，并以空气污染数据说明应用。
- 阅读关注点
- 核对删失机制与似然构造、自回归误差设定、两种数值算法的计算要求，以及近似方法相对完整似然的误差表现。
- 阅读边界
- 材料仅为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；分布假设、算法细节及近似误差未说明，不能据此判断一般适用性或刊本变化。
原文摘要
For many studies in which data are collected sequentially in time, the sensitivity of the measurement is limited and an exact value can be recorded only if it falls within a specified range. This gives rise to a censored time series. In this article, we present a methodology for regression analysis of censored time series data. We fit autoregressive models to account for the time dependence. Two numerical methods for full likelihood estimation and an approximate method are discussed. The methods are illustrated with air pollution data subject to lower limits of detection.