摘要翻译：
变量误差是线性回归中一个长期存在的、困难的问题；进展部分取决于新的识别假设。我将测量误差描述为坏杠杆点，并假设不到一半的样本观测被严重污染，在这种情况下，高分解稳健估计器可能能够隔离和降低权重或丢弃有问题的数据。在简单和多元回归的模拟中，当eiv影响25%的数据，且R平方平庸时，某些高击穿估计具有较小的偏差和可靠的置信区间。
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英文标题：
《Measurement Errors as Bad Leverage Points》
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作者：
Eric Blankmeyer
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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英文摘要：
  Errors-in-variables is a long-standing, difficult issue in linear regression; and progress depends in part on new identifying assumptions. I characterize measurement error as bad-leverage points and assume that fewer than half the sample observations are heavily contaminated, in which case a high-breakdown robust estimator may be able to isolate and down weight or discard the problematic data. In simulations of simple and multiple regression where eiv affects 25% of the data and R-squared is mediocre, certain high-breakdown estimators have small bias and reliable confidence intervals.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1807.02814