Errors-in-variables models: a generalized functions approach
Notice bibliographique
Résumé
Identi…cation in errors-in-variables regression models was recently extended to wide models classes by S. Schennach (Econometrica, 2007) (S) via use of generalized functions. In this paper the problems of nonand semi- parametric identi…cation in such models are re-examined. Nonparametric identi…cation holds under weaker assumptions than in (S); the proof here does not rely on decomposition of generalized functions into ordinary and singular parts, which may not hold. Conditions for continuity of the identi…cation mapping are provided and a consistent nonparametric plug-in estimator for regression functions in the L1space constructed. Semiparametric identi…cation via a …nite set of moments is shown to hold for classes of functions that are explicitly The support of the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC), the Fonds québecois de la recherche sur la société et la culture (FRQSC) is gratefully acknowledged. The author thanks participants in the Cowles Foundation conference, the UK ESG, CEA 2009 and Stats in the Chateau meetings and P.C.B.Phillips, X. Chen and Denis Nekipelov for illuminating discussions and suggestions. An anonymous referee provided a very thorough report containing many important points and suggestions. The remaining errors are all mine. 1 characterized; unlike (S) existence of a moment generating function for the measurement error is not required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».