Correlated Measurement Errors and the Least Squares Estimator of the Regression Coefficient
相关测量误差与回归系数的最小二乘估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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相关测量误差与回归系数的最小二乘估计
- 研究问题
- 在有限二元总体的调查数据中，当两个变量都受到相关测量误差影响时，普通最小二乘回归系数会如何偏离？
- 方法与思路
- 作者在一组调查条件下分析相关测量误差对回归估计的影响，用部分住房变量的样本估计说明问题，并考察偏差因子敏感性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察住房变量中相关误差分量的平均影响较小，而简单响应方差与协方差影响明显，响应协方差不可忽略。
- 阅读关注点
- 应核对不同误差分量与响应方差协方差的定义、调查条件、偏差因子的推导，以及住房变量结果能否推广。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；误差模型、调查设计与数值未说明，不能将住房变量结果推广至所有数据。
原文摘要
This article explores, for a set of survey conditions, the effect of correlated measurement error on the ordinary least squares estimator of the regression coefficient for a finite bivariate population, when both variables are subject to correlated measurement error. The sample estimates for some selected housing variables show that the average of the correlated measurement error components have little effect, but the simple response variance and covariance have pronounced effect, on the ordinary regression estimator. In particular, the estimates of the simple response covariance studied are far from negligible. Finally, the article examines the sensitivity of the bias factor of the estimator.