近似一致方法中测量误差修正的推广
统计方法学
2021-11-08 v3 统计理论
统计理论
摘要
测量误差是一个普遍存在的问题，会使分析结果不可靠。测量误差文献中包含众多修正技术，可大致分为旨在产生精确一致估计量的技术，以及仅近似一致的技术。虽然一致性是理想性质，但通常仅在特定的模型假设下才能获得。回归校准与模拟外推这两种技术，在广泛的参数与半参数设定中频繁使用。然而，在许多设定下这些方法是仅近似一致的。我们推广了这些修正方法，放宽了关于重复测量的假设。在正则条件下，估计量被证明是渐近正态的，并具有渐近方差的 sandwich 估计量。通过模拟，我们证明了当这些假设被违背时，修正后的估计量相对于标准技术具有改进的表现。我们使用 Framingham 心脏研究来引出这些修正，并将推广的技术应用于对这些数据的分析。
引用
@article{arxiv.2106.07401,
title = {Generalizations to Corrections for the Effects of Measurement Error in Approximately Consistent Methodologies},
author = {Dylan Spicker and Michael P Wallace and Grace Y Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.07401},
year = {2021}
}