Estimation in a semiparametric partially linear errors-in-variables model
半参数部分线性测量误差模型的估计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：摘要属于通用半参数测量误差回归，未给出因果解释、结构模型或其他所列细分的直接依据。
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…
半参数部分线性测量误差模型的估计
- 研究问题
- 部分线性回归的线性解释变量存在加性测量误差时，忽略误差会怎样影响估计，如何修正线性系数并进行有效标准误估计？
- 方法与思路
- 作者对既有半参数似然估计作简单修正，将参数模型中的衰减校正扩展到半参数情形，并构造夹心式标准误估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，忽略测量误差会使线性系数与非参数函数估计均有偏；修正后的线性系数估计一致，并有渐近分布及一致标准误。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差的条件、误差信息如何获得、校正项的构造，以及线性系数理论是否伴随非参数函数的对应保证。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明误差方差的识别条件，也未明确宣称修正后非参数函数估计的一致性。
原文摘要
We consider the partially linear model relating a response $Y$ to predictors ($X, T$) with mean function $X^{\top}\beta + g(T)$ when the $X$’s are measured with additive error. The semiparametric likelihood estimate of Severini and Staniswalis leads to biased estimates of both the parameter $\beta$ and the function $g(\cdot)$ when measurement error is ignored. We derive a simple modification of their estimator which is a semiparametric version of the usual parametric correction for attenuation. The resulting estimator of $\beta$ is shown to be consistent and its asymptotic distribution theory is derived. Consistent standard error estimates using sandwich-type ideas are also developed.