Conditional Scores and Optimal Scores for Generalized Linear Measurement- Error Models
广义线性测量误差模型的条件得分与最优得分AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般广义线性模型的测量误差，逻辑回归仅作为已有结果，细分依据不足。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
广义线性测量误差模型的条件得分与最优得分
- 研究问题
- 当广义线性模型的解释变量带有独立正态测量误差时，如何分别在固定与随机解释变量情形中构造有效的参数估计得分？
- 方法与思路
- 作者在固定解释变量情形下，通过对特定充分统计量条件化构造无偏得分；对未知分布的独立同分布解释变量构造有效得分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文将此前针对逻辑回归的结果推广到典范形式的广义线性模型，并分别获得固定设计下的无偏得分和随机设计下的有效得分。
- 阅读关注点
- 应核对充分统计量的构造、测量误差方差的处理、有效得分所对应的模型与信息界，以及得分方程解的估计性质。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；误差方差是否已知及估计量具体性质未说明，不能推广至非正态或相关测量误差。
原文摘要
In this paper we study estimation of the parameters of generalized linear models In canonical form when the explanatory vector is measured with independent normal error.For the functional case, i.e., when the explanatory vectors are fixed constants, unbiased score functions are obtained by conditioning on certain sufficient statistics.This work generalizes results obtained by the authors (Stefanski & Carroll, 1986) for logistic regression.In the case that the explanatory vectors are independent and identically distributed with unknown distribution, efficient score functions are obtained using the theory developed in Begun et al. (1983).Related results can be found in Bickel & Ritov (1986).