层次与较高层次的变项， 即为「散计（disaggregation），这会造成标准误的误估，并使估计标准误（estimated standard errors）会有过小的现象，而使得第一类型错误（typeΙerror）过于膨胀， 造成所得的回归系数易于达到显著，同时也无法反映回归系数随著不...
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Results show that the proposed weighted regression calibration method is the most efficient and that the standard errors estimated using a bootstrap procedure are satisfactory.
对于参数估计量的标准差，我们则是利用拔靴法来估计，其结果的表现也与仿真的标准差很接近。
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