On errors-in-variables for binary regression models
二元回归模型中的变量测量误差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究二元响应的事件概率回归及测量误差，属于离散响应建模方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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二元回归模型中的变量测量误差
- 研究问题
- 二元回归的部分预测变量存在测量误差时，事件概率估计会受到怎样的影响，较大误差下可以采用何种似然估计？
- 方法与思路
- 作者在正态测量误差下考察结构最大似然估计，并针对较大测量误差研究条件最大似然估计量及其性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称较大测量误差可导致通常的事件概率估计出现明显偏差，尤其影响高风险群体，并进一步考察条件似然方法。
- 阅读关注点
- 应核对预测变量与误差的联合设定、误差参数的信息来源，以及条件似然如何构造和两类估计量的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给识别条件、误差大小阈值或比较数值，不能断言条件似然普遍更好。
原文摘要
We consider binary regression models when some of the predictors are measured with error. For normal measurement errors, structural maximum likelihood estimates are considered. We show that if the measurement error is large, the usual estimate of the probability of the event in question can be substantially in error, especially for high risk groups. In the situation of large measurement error, we investigate a conditional maximum likelihood estimator and its properties.