A Semiparametric Correction for Attenuation
测量误差衰减偏误的半参数修正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：摘要研究通用回归中的协变量测量误差，未明确涉及所列因果、结构或其他领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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测量误差衰减偏误的半参数修正
- 研究问题
- 协变量存在测量误差、且代理变量不必满足经典加性误差模型时，如何利用独立验证数据修正回归参数估计？
- 方法与思路
- 作者先用验证数据进行核回归，估计真实协变量给定代理变量的条件均值，再以该估计替代未知协变量开展标准分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于包括广义线性模型的一类模型，给出所得参数估计量的渐近分布，并讨论部分协变量无误差的扩展。
- 阅读关注点
- 应核对验证样本与主样本的关系、条件均值替代适用的模型范围、核平滑误差如何进入推断，以及无偏替代测量的要求。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。无偏估计的符号显示异常，需查原 PDF；摘要也未说明修正的完整适用条件。
原文摘要
A correction method is proposed for models including the generalized linear model when the covariate is measured with error. The method requires a separate validation data set that consists of the surrogate W and the true covariate X or an unbiased estimate X⊃ of X. We do not require the classical additive measurement error model in which the surrogate is unbiased for the true covariates. We first obtain an estimate of E(X|W) by using nonparametric kernel regression of X or X⊃ on W based on the validation data. Then we perform a standard analysis with the unknown X replaced by the estimate of E(X|W). The asymptotic distribution of the resulting regression parameter estimator is obtained. Generalizations to include components of X measured without error are also discussed.