Corrected score function for errors-in-variables models: Methodology and application to generalized linear models
测量误差模型的修正得分函数及其广义线性模型应用AI 解读 ↓
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测量误差模型的修正得分函数及其广义线性模型应用
- 研究问题
- 解释变量带有测量误差时，如何修正参数估计所用的得分函数，使其与基于未知真实解释变量的得分保持对应？
- 方法与思路
- 作者构造修正得分函数，使其对测量误差分布取期望后等于真实解释变量下的通常得分，并推导若干广义线性模型实例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法可同时支持模型参数估计与推断，并获得部分广义线性模型的修正得分；未具体说明全部适用条件。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差分布需要哪些已知信息、修正得分的存在与计算条件，以及作者所称无额外假设的具体参照范围。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；误差分布要求与推断条件未说明，“无额外假设”不能理解为不需要模型前提。
原文摘要
Statistical models whose independent variables are subject to measurement errors are often referred to as ‘errors-in-variables models’. To correct for the effects of measurement error on parameter estimation, this paper considers a correction for score functions. A corrected score function is one whose expectation with respect to the measurement error distribution coincides with the usual score function based on the unknown true independent variables. This approach makes it possible to do inference as well as estimation of model parameters without additional assumptions. The corrected score functions of some generalized linear models are obtained.