Miscellanea. A modified estimating equation approach to correcting for measurement error in regression
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分类依据与纠错
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杂录：用修正估计方程校正回归中的测量误差
- 研究问题
- 当测量误差方差和协方差因观测单位而异、且这些量需要估计时，如何校正回归并计入相应的不确定性？
- 方法与思路
- 作者提出修正估计方程，允许固定解释变量、异质测量误差及其协方差估计，并明确建模响应变量的测量误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称框架涵盖多元线性、二次、Poisson 和 Logistic 回归，一些已有估计量是其特例，并提供小规模 Logistic 模拟。
- 阅读关注点
- 应核对误差模型与可识别条件、误差方差协方差如何获得、修正方程如何构造，以及附加估计不确定性的处理。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；误差信息来源、识别要求及模拟结果未说明，不能认定该方法适用所有测量误差机制。
原文摘要
A modified estimating equation approach is proposed to correct for measurement error in regression problems. We allow changing measurement error variances and covariances across units, allow the regressors to be fixed, allow estimation of the measurement error variances/covariances and account for uncertainty arising from this estimation, and explicitly model measurement error in the response. Multiple linear, quadratic, Poisson, and logistic regression are considered in detail and it is seen that some previously developed estimators arise as special cases from the proposed approach. A small simulation study is presented for logistic regression.