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控制单个随机解释变量条件下被解释变量平均改变量的估计方法
被引量:
3
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作者
王义闹
吴利丰
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第15期27-31,共5页
文章在将两个相关随机变量中的一个适当分解为两个随机变量的基础上,对解释变量完全是随机变量的不完全多重共线问题,给出了用一个原解释变量以及与其不相关随机解释变量线性表示被解释变量的表示方法。进而研究了单独控制一个原解释变...
文章在将两个相关随机变量中的一个适当分解为两个随机变量的基础上,对解释变量完全是随机变量的不完全多重共线问题,给出了用一个原解释变量以及与其不相关随机解释变量线性表示被解释变量的表示方法。进而研究了单独控制一个原解释变量改变一个单位条件下被解释变量的平均改变量(单控改变量),给出了估计单控改变量的方法——剔除相关变量法,证明了估计量的无偏性和一致性,并证明了估计量方差依概率收敛到有效估计量的方差。
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关键词
多重共线性
分解随机
变量
被解释
变量
剔除相关变量法
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职称材料
题名
控制单个随机解释变量条件下被解释变量平均改变量的估计方法
被引量:
3
1
作者
王义闹
吴利丰
机构
温州大学数学与信息科学学院
河北工程大学经济管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第15期27-31,共5页
基金
教育部人文社会科学研究规划项目(15YJA630017)
文摘
文章在将两个相关随机变量中的一个适当分解为两个随机变量的基础上,对解释变量完全是随机变量的不完全多重共线问题,给出了用一个原解释变量以及与其不相关随机解释变量线性表示被解释变量的表示方法。进而研究了单独控制一个原解释变量改变一个单位条件下被解释变量的平均改变量(单控改变量),给出了估计单控改变量的方法——剔除相关变量法,证明了估计量的无偏性和一致性,并证明了估计量方差依概率收敛到有效估计量的方差。
关键词
多重共线性
分解随机
变量
被解释
变量
剔除相关变量法
Keywords
less-than perfect multi-collinearity
decomposed random variable
explained variable
dropping-a-correlated-variable method
分类号
O211.6 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
控制单个随机解释变量条件下被解释变量平均改变量的估计方法
王义闹
吴利丰
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
3
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