Further Remarks on Exponential Regression with Correlated Observations
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分类依据与纠错
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相关观测下指数回归的进一步讨论
- 研究问题
- 在观测具有相关性的指数回归中，既有二次估计量在怎样的比较类内具有渐近方差优势，又如何依据渐近偏差排除候选？
- 方法与思路
- 作者沿用先前研究的记号，比较指数回归参数的线性与二次估计量，分别从一致最小渐近方差和渐近偏差进行讨论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所讨论的二次估计量在线性与二次估计量类内具有一致最小渐近方差，并可排除渐近偏差一致更差的候选。
- 阅读关注点
- 应核对前文记号、相关观测结构、比较类的定义，以及方差与偏差结论的条件；模型公式中的指数位置需查原文。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；模型公式与估计量记号可能丢失上下标，需查原 PDF，不能重构公式或外推其最优性。
原文摘要
Mitchell (1968) studied the properties of estimators of p in the exponential regression situation, E(yx)= α+βpx, when the observations are assumed correlated. In the notation of that paper it is now shown that the quadratic estimators r(O, c, d) have uniform minimum asymptotic variance among all linear and quadratic estimators of p and that estimators can be excluded from this class on grounds of possessing uniformly worse asymptotic biases.