【摘 要】
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本文提出了—个协变量存在测量误差的线性回归模型,模型包含了—个二元隐示性变量表示测量误差是否存在,该隐变量服从伯努利分布,其概率由另外的解释变量确定.我们用伪极大似然估计方法推导出模型中参数的估计形式,并通过—个迭代算法计算出参数的估计值.为了验证算法的准确性,我们通过一些模拟结果展示了不同方法下参数估计的情况.最后,本文的方法被应用到2015年美国社区调查的数据集中.
【机 构】
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上海立信会计金融学院统计与数学学院,数据科学交叉研究院,上海201209;上海财经大学统计与管理学院,上海200433
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本文提出了—个协变量存在测量误差的线性回归模型,模型包含了—个二元隐示性变量表示测量误差是否存在,该隐变量服从伯努利分布,其概率由另外的解释变量确定.我们用伪极大似然估计方法推导出模型中参数的估计形式,并通过—个迭代算法计算出参数的估计值.为了验证算法的准确性,我们通过一些模拟结果展示了不同方法下参数估计的情况.最后,本文的方法被应用到2015年美国社区调查的数据集中.
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