关于线性回归中带分类误差的分类变量协变量估计器偏误的修正
统计方法学
2025-07-11 v1
摘要
本工作旨在提出一种用于回归模型中含分类误差协变量参数估计的渐近修正方法。该修正方法基于具有错误协变量的回归的最小二乘估计器、真实协变量的边缘概率，以及错误协变量给定真实协变量的条件概率。通过这种方式，我们无需纠正错误的协变量或观测真实协变量，即可纠正这些估计器。我们进行了模拟实验以量化所提出修正方法的性能，结果表明，纠正截距项对估计的显著改进至关重要。
引用
@article{arxiv.2507.07245,
title = {Correction of estimator bias in linear regression with categorical covariates with classification error},
author = {Alexandre Garcia Dias and Mariana Rodrigues Motta and Alexandre Hild Aono},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07245},
year = {2025}
}
备注
31 pages, 4 figures