以距离为回归量估计离散选择模型时由位置不确定性引起的测量误差
统计方法学
2019-04-04 v1
摘要
空间微观计量研究通常遭受各类不准确性的影响，这些在经典区域空间计量模型中并不存在。其中，缺失数据、位置误差、无正式抽样设计的抽样、测量误差与错位是典型的不准确来源，可能影响空间微观计量分析的结果。本文中，我们考察了当距离用作预测变量时，由随机地理掩蔽引入 logistic 模型的测量误差效应。扩展线性回归模型中测量误差的经典结果，我们对医院选择的蒙特卡洛实验表明，地理掩蔽产生的扭曲越高，回归模型中与距离相关的系数向零的绝对向下偏倚越大。
引用
@article{arxiv.1904.01849,
title = {Measurement error induced by locational uncertainty when estimating discrete choice models with a distance as a regressor},
author = {Giuseppe Arbia and Paolo Berta and Carrie B. Dolan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01849},
year = {2019}
}