Simulation-Extrapolation: The Measurement Error Jackknife
模拟外推：测量误差模型的刀切法联系AI 解读 ↓
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模拟外推：测量误差模型的刀切法联系
- 研究问题
- 基于模拟的 SIMEX 测量误差估计具有什么理论依据，能否借助其与刀切估计的联系构建配套的方差估计方法？
- 方法与思路
- 作者研究 SIMEX 与刀切估计之间的关系，据此提出平行于刀切方差估计的程序，并用测量误差逻辑回归进行示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究为 SIMEX 提供理论支持，并识别一种方差估计方法；Framingham 心脏研究数据用于展示该程序的应用。
- 阅读关注点
- 核对 SIMEX 与刀切法联系的精确定义、方差估计步骤，以及测量误差分布、模拟和外推设定对理论结果的影响。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；不能推断后续刊本变化。摘要未说明外推形式、测量误差条件或方差估计的有限样本表现。
原文摘要
This article provides theoretical support for our simulation-based estimation procedure, SIMEX, for measurement error models. We do so by establishing a strong relationship between SIMEX estimation and jackknife estimation. A result of our investigation is the identification of a variance estimation method for SIMEX that parallels jackknife variance estimation. Data from the Framingham Heart Study are used to illustrate the variance estimation procedure in logistic regression measurement error models.