A New Approach to Estimating Switching Regressions
切换回归估计的一种新方法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：摘要明确以数据序列中未知位置的回归机制切换为研究问题，直接对应结构变化方向。
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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切换回归估计的一种新方法
- 研究问题
- 面对数据序列中回归机制在未知位置发生的不连续切换，如何同时估计各机制的回归参数和选择概率？
- 方法与思路
- 作者设定两个机制分别以给定概率被选择，构造相应似然函数，并对回归方程参数和机制概率联合最大化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法在抽样实验与一个经济问题中同另一程序比较，表现令人满意；未说明具体评价指标与结果。
- 阅读关注点
- 应核对机制选择的概率结构、参数识别及似然优化方法，并查看抽样实验和经济应用中的比较设计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明机制依赖结构、识别条件或数值结果，不能推断刊本变化。
原文摘要
In recent years much attention has been focussed on the problem of discontinuous shifts in regression regimes at unknown points in the data series. This article approaches this problem by assuming that nature chooses between regimes with probabilities λ and 1 — λ. This allows formulation of the appropriate likelihood function maximized with respect to the parameters in the regression equations and λ. The method is compared to another recent procedure in some sampling experiments and in a realistic economic problem and is found satisfactory.