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Efficient estimation for the conditional autoregressive model

机译：条件自回归模型的有效估计

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Recently, spatial regression models have been attracting a great deal of attention in areas ranging from effect of traffic congestion on accident rates to the analysis of trends in gastric cancer mortality. In this paper, we propose efficient estimators for the regression coefficients of the spatial conditional autoregressive model, when uncertain auxiliary information is available about these coefficients. We provide efficiency comparisons of the proposed estimators based on asymptotic risk analysis and Monte Carlo simulations. We apply the proposed methods to real data on Boston housing prices and illustrate how a bootstrapping approach can be employed to compute prediction errors of the estimators.
机译：最近，空间回归模型在交通拥堵对事故率的影响到对胃癌死亡率趋势分析的领域中引起了广泛的关注。在本文中，当关于这些条件的不确定辅助信息可用时，我们为空间条件自回归模型的回归系数提出有效的估计量。我们基于渐近风险分析和蒙特卡洛模拟提供了建议的估计器的效率比较。我们将建议的方法应用于波士顿房价的真实数据，并说明如何采用自举法来计算估计量的预测误差。

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