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Nonparametric Regression Estimates Using Misclassified Binary Responses

C. K. Chu · K. F. Cheng刊期 1995-06 · 卷 82（2）Biometrika已编入正刊

利用误分类二元响应的非参数回归估计AI 解读

For random design nonparametric regression, in the case that the responses are binary and subject to misclassification, the performance of the kernel estimator is investigated. The kernel estimator is generally biased for the local proportion. To adjust for the bias, the double sampling scheme of Tenenbein (1970, 1971) is considered. A plugged-in kernel estimator and an imputed kernel estimator, which adjust for the effect of misclassification on the kernel estimator, are…

微观 · 离散选择核、筛与局部多项式
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