Locally efficient semiparametric estimators for functional measurement error models
函数型测量误差模型的局部有效半参数估计量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：主体是通用测量误差半参数理论，逻辑回归仅为模拟例子，不足以归入离散选择或结构估计。
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…
关注这篇论文的作者
函数型测量误差模型的局部有效半参数估计量
- 研究问题
- 当带测量误差的潜在协变量分布被误设时，能否仍获得一致且渐近正态的估计，并在分布设定正确时达到效率？
- 方法与思路
- 作者依据潜在协变量工作分布下的半参数有效得分构造估计方程，并通过含测量误差的二次逻辑回归模拟说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在所述分布误设下仍一致且渐近正态，在真实分布下计算时有效，但未报告模拟数值。
- 阅读关注点
- 应核对允许误设的具体分布、测量误差机制与识别条件，以及有效得分计算、效率基准和模拟的误差设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未明的 OpenAlex 索引摘要；稳健性针对所述协变量分布误设，不能推断对误差机制或回归模型误设也成立。
原文摘要
A class of semiparametric estimators are proposed in the general setting of functional measurement error models. The estimators follow from estimating equations that are based on the semiparametric efficient score derived under a possibly incorrect distributional assumption for the unobserved ‘measured with error’ covariates. It is shown that such estimators are consistent and asymptotically normal even with misspecification and are efficient if computed under the truth. The methods are demonstrated with a simulation study of a quadratic logistic regression model with measurement error.