Asymptotics for the SIMEX Estimator in Nonlinear Measurement Error Models
非线性测量误差模型中 SIMEX 估计量的渐近理论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非线性测量误差模型中 SIMEX 估计量的渐近理论
- 研究问题
- 在存在加性测量误差的回归问题中，如何为 SIMEX 估计量构造标准误，并解释此前模拟中观察到的现象？
- 方法与思路
- 作者推导 SIMEX 估计量的渐近分布和标准误估计方法，并讨论将标准误用于单独推断或 bootstrap 预枢轴化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文为 SIMEX 提供渐近分布、可计算的标准误及部分模拟现象的理论解释，但未说明具体解释了哪些现象。
- 阅读关注点
- 应核对渐近分布所需条件、模拟与外推步骤对方差的影响，以及标准误用于 bootstrap 预枢轴化时的具体构造。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要对 SIMEX 的描述是近似一致估计，未说明外推条件、近似误差及有限样本表现。
原文摘要
Cook and Stefanski have described a computer-intensive method, the SIMEX method, for approximately consistent estimation in regression problems with additive measurement error. In this article we derive the asymptotic distribution of their estimators and show how to compute estimated standard errors. These standard error estimators can either be used alone or as prepivoting devices in a bootstrap analysis. We also give theoretical justification to some of the phenomena observed by Cook and Stefanski in their simulations.