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误分类SIMEX的渐近方差估计。 (英语) Zbl 1445.62273号

总结:大多数流行病学研究都存在反应和/或协变量分类错误的问题。由于忽略错误分类会导致参数估计值出现偏差,因此对此类错误的纠正非常重要。对于测量误差(连续模拟到错误分类),偏差校正的一般方法是SIMEX(模拟外推)方法。这种方法最近被扩展到可能存在分类错误反应和/或协变量的回归模型,称为MC-SIMEX方法。为了评估回归变量的重要性,不仅需要其(校正的)估计值,还需要其标准误差。在原有SIMEX方法的基础上,提出了一种利用渐近展开估计渐近方差的方法。推导了MC-SIMEX方法的渐近方差估计。还包括通过验证研究估计错误分类概率的情况。大量仿真研究表明,该方法具有良好的性能。龋病研究中的一个例子说明了这一点,其中包括logistic回归模型,其中反应和二元协变量可能被错误分类。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
92天30分 流行病学

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