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111.
ABSTRACT This paper reviews and extends the literature on the finite sample behavior of tests for sample selection bias. Monte Carlo results show that, when the “multicollinearity problem” identified by Nawata (1993) is severe, (i) the t-test based on the Heckman–Greene variance estimator can be unreliable, (ii) the Likelihood Ratio test remains powerful, and (iii) nonnormality can be interpreted as severe sample selection bias by Maximum Likelihood methods, leading to negative Wald statistics. We also confirm previous findings (Leung and Yu, 1996) that the standard regression-based t-test (Heckman, 1979) and the asymptotically efficient Lagrange Multiplier test (Melino, 1982), are robust to nonnormality but have very little power. 相似文献
112.
Alicia A. Taylor Joyce S. Tsuji Margaret E. McArdle William J. Adams William L. Goodfellow Jr. 《Risk analysis》2023,43(2):211-218
The U.S. Environmental Protection Agency's (EPA) Integrated Risk Information System (IRIS) database, the authoritative source of U.S. risk assessment toxicity factors, currently lacks an oral reference dose (RfD) for copper. In the absence of such a value, various health-based reference values for copper are available for use in risk assessment. We summarize the scientific bases and differences in assumptions among key reference values for ingested copper to guide selection of appropriate values for risk assessment. A comprehensive review of the scientific literature best supports the oral RfD of 0.04 mg/kg body weight/day derived by EPA from their Drinking Water Action Level. This value is based on acute gastrointestinal effects but is further supported by broader analysis of copper deficiency and toxicity. 相似文献