数据归并与连续自变量虚拟化
Censored Data and Dummy Continuous Regressors作者机构：暨南大学产业经济研究院 中山大学岭南学院
出 版 物：《统计研究》 (Statistical Research)
年 卷 期：2010年第27卷第12期
页 面：86-91页
核心收录：
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
主 题：因变量归并模型 自变量归并模型 EM算法 连续自变量虚拟化
摘 要：本文基于数据双侧归并的一般化设定探讨了回归方程中包含归并数据时的参数估计问题。对于某些变量存在数据归并的线性模型,由于样本似然函数非常复杂,普通的一阶优化条件没有解析解,Newton-Raphson迭代也难以收敛。我们基于EM算法来计算参数的ML估计,推导了对应的参数迭代方程,给出了参数的一个闭式解。特别是,当数据双侧归并比例达到100%时,被归并的连续变量退化为虚拟变量的形式,对此,我们建议使用AIC或SC来识别回归方程中的虚拟变量是否为结构变化抑或是变量归并。
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