Kesilgan regressiya modeli - Truncated regression model
Kesilgan regressiya modellari sinfidir modellar unda namuna bo'lgan kesilgan ning ma'lum diapazonlari uchun qaram o'zgaruvchi. Bu shuni anglatadiki, bog'liq bo'lgan o'zgaruvchidagi qiymatlar ma'lum chegaralar ostidagi yoki yuqorisidagi kuzatuvlar namunadan muntazam ravishda chiqarib tashlanadi. Shuning uchun, to'liq kuzatishlar etishmayapti, shuning uchun na qaram va na mustaqil o'zgaruvchi ma'lum emas. Bu farqli o'laroq tsenzurali regressiya modellari bu erda faqat bog'liq o'zgaruvchining qiymati pastki chegarada, yuqori chegarada yoki ikkalasida to'plangan, ammo uchun qiymat mustaqil o'zgaruvchilar mavjud.[1]
Namunaviy qisqartirish - bu miqdoriy ijtimoiy fanlarda keng qo'llaniladigan muammo kuzatuv ma'lumotlari va natijada tegishli baholash usullarini ishlab chiqish uzoq vaqtdan beri qiziqib kelgan ekonometriya va tegishli fanlar.[2] 1970-yillarda, Jeyms Xekman kesilgan va tasodifiy tanlanmagan namunalar o'rtasidagi o'xshashlikni qayd etdi va ishlab chiqardi Hekmanni tuzatish.[3][4]
Qisqartirilgan regressiya modellarini baholash odatda parametrik maksimal ehtimollik usuli orqali amalga oshiriladi. Yaqinda adabiyotda turli xil yarim parametrik va parametrik bo'lmagan umumlashtirish taklif qilindi, masalan, mahalliy eng kichik kvadratlar yondashuvi asosida[5] yoki mahalliy maksimal ehtimollik yondashuvi[6], bu yadroga asoslangan usullar.
Shuningdek qarang
Adabiyotlar
- ^ Breen, Richard (1996). Regressiya modellari: senzura, tanlangan namunalar yoki qisqartirilgan ma'lumotlar. Ming Oaks: Sage. 2-4 betlar. ISBN 0-8039-5710-6.
- ^ Amemiya, T. (1973). "Bog'liq o'zgaruvchi normal ravishda kesilganda regressiya tahlili". Ekonometrika. 41 (6): 997–1016. doi:10.2307/1914031. JSTOR 1914031.
- ^ Xekman, Jeyms J. (1976). "Kesish, namunalarni tanlash va cheklangan qaram o'zgaruvchilarning statistik modellarining umumiy tuzilishi va bunday modellar uchun oddiy baholovchi". Iqtisodiy va ijtimoiy o'lchovlar yilnomalari. 15: 475–492.
- ^ Xekman, Jeyms J. (1979). "Spetsifikatsiya xatosi sifatida namunalarni tanlab olishga moyillik". Ekonometrika. 47 (1): 153–161. doi:10.2307/1912352. JSTOR 1912352.
- ^ Lewbel, A .; Linton, O. (2002). "Parametrik bo'lmagan tsenzurali va qisqartirilgan regressiya" (PDF). Ekonometrika. 70 (2): 765–779. doi:10.1111/1468-0262.00304. S2CID 120113700.
- ^ Park, B. U .; Simar, L .; Zelenyuk, V. (2008). "Kesilgan regressiya va uning qisman hosilalarini mahalliy ehtimolligini baholash: nazariyasi va qo'llanilishi" (PDF). Ekonometriya jurnali. 146 (1): 185–198. doi:10.1016 / j.jeconom.2008.08.007.
Qo'shimcha o'qish
- Breen, Richard (1996). "Tanlov namunalari va qisqartirilgan regressiya modeli". Regressiya modellari: senzura, tanlangan namunalar yoki qisqartirilgan ma'lumotlar. Ming Oaks: Sage. 33-47 betlar. ISBN 0-8039-5710-6.
- Frölich, Markus (2002). Tanlovlilik modellarini semiparametrik baholash. Nyu-York: Nova Science. ISBN 1-59033-277-6.
- Shoh, Gari (1989). "Tasodifiy tanlanmagan modellar". Birlashtiruvchi siyosiy metodologiya: statistik xulosaning ehtimollik nazariyasi. Kembrij universiteti matbuoti. 208-230 betlar. ISBN 0-521-36697-6.
- Maddala, G. S. (1983). "Tsenzurali va qisqartirilgan regressiya modellari". Ekonometriyadagi cheklangan bog'liq va sifatli o'zgaruvchilar. Nyu-York: Kembrij universiteti matbuoti. pp.149 –196. ISBN 0-521-24143-X.
 | Bu Ekonometriya bilan bog'liq maqola a naycha. Siz Vikipediyaga yordam berishingiz mumkin uni kengaytirish. |