小区域多特征的伪经验最佳预测
星系天体物理
2026-03-12 v1
摘要
忽略抽样设计的小区域估计器在抽样机制复杂时缺乏设计一致性，在信息抽样中可能严重偏斜。已有的程序在单位水平模型下通常只关注单个响应变量。本文在多变量嵌套误差回归（MNER）模型下，针对多个相互依赖的目标变量估计区域均值。我们提出了一种考虑抽样机制的多变量伪经验最佳线性无偏预测器。此外，通过聚合 MNER 模型，我们导出一种可从单位水平或区域水平数据中获得的统一预测器。提出了 bootstrap 方法来估计所提出预测器的均方误差（MSE）。最后，一个 housing 数据的应用实例说明了所提出的方法。
引用
@article{arxiv.2603.10135,
title = {Three Hundred Quasars from the Couch: A first look at high-redshift quasar discovery with SPHEREx},
author = {Frederick B. Davies and Sarah E. I. Bosman and Arpita Ganguly and Eduardo Bañados and Silvia Belladitta and Daniel Stern and Javier A. Acevedo Barroso and Daming Yang and Joseph F. Hennawi and Feige Wang and Jinyi Yang and Xiaohui Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.10135},
year = {2026}
}
备注
12+4 pages, 11+2 figures, submitted to A&A