[其他] [讨论]稳健性估计的好处 [推广有奖]

0关注
0粉丝

硕士生

42%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 9374 个
通用积分: 0.0044
学术水平: 0 点
热心指数: 0 点
信用等级: 0 点
经验: 2514 点
帖子: 204
精华: 0
在线时间: 77 小时
注册时间: 2005-8-22
最后登录: 2020-3-8

楼主

luxullxx 发表于 2007-7-31 21:30:00 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

<P>用稳健性估计的好处</P>
<P>为什么不直接用广义最小二乘呢</P>

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：稳健性广义最小二乘最小二乘

相关帖子

沙发

zhaojumping 发表于 2007-7-31 21:56:00

robust的话一般不受函数形式以及估计方法的影响，而且大样本下是一致的。不恰当的例子：比如panel data是用RE还是FE呢？虽然FE可能是无效但却是一致的估计。而往往只有一致性才是唯一重要的性质。另外，比如在SEM里，LS的方法都会受正规化的影响，说白了，函数的变量设定可能会使参数估计发生很大变化，这时怎么办么？当然FIML更好，因为更加的"robust"。大概就是这样把。。。也不知道对不对。。。