Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31031 
Erscheinungsjahr: 
2004
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 396
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
We compare the asymptotic covariance matrix of the ML estimator in a nonlinear measurement error model to the asymptotic covariance matrices of the CS and SQS estimators studied in Kukush et al (2002). For small measurement error variances they are equal up to the order of the measurement error variance and thus nearly equally efficient.
Schlagwörter: 
Measurement Errors
Maximum Likelihood
Efficiency
Small Error Variance
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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