Canadian Journal of Statistics

Linear mode regression with covariate measurement error

Journal Article

Résumé Les auteures considèrent l'estimation du mode d'une variable réponse étant donné une covariable sujette à l'erreur. Le fait d'ignorer les erreurs de mesure mène souvent à un manque de convergence du mode conditionnel à la vraie covariable, ainsi qu'à une inférence trompeuse découlant des coefficients de régression du modèle conditionnel pour le mode. Pour tenir compte des erreurs de mesure, les auteures exploitent la méthode du score corrigé par Monte Carlo (Novick et Stefanski, 2002) afin d'obtenir une fonction score sans biais à partir de laquelle des estimateurs convergents des coefficients de régression peuvent être obtenus. Afin d'assouplir l'hypothèse de normalité des erreurs de mesure requise par cette méthode, les auteures proposent une autre approche dans laquelle des noyaux de déconvolution permettent de construire une fonction objective qui est maximisée pour obtenir des estimateurs convergents des coefficients de régression. En plus d'une étude rigoureuse des propriétés asymptotiques des nouveaux estimateurs, les auteures décrivent leur performance pour des échantillons finis à l'aide d'expériences de simulation substantielles. Elles constatent que la méthode proposée offre une performance considérablement meilleure que les méthodes d'inférence naïves qui ignorent les erreurs de mesure. La revue canadienne de statistique 47: 262–280; 2019 © 2019 Société statistique du Canada

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