arXiv · Statistics Machine Learning· Huali Zhao, Molei Liu, Tianying Wang·· 3 小时前AI 评分22
面向含误差变量问题的数据融合方法 Fuse-EIV
Data Fusion for Errors-in-Variables
AI 导读
论文提出数据融合方法 Fuse-EIV，用于目标研究仅含单一有误差代理变量、外部研究来自不同总体且提供重复测量的含误差变量问题。作者引入条件可迁移性假设，在源总体与目标总体存在异质性时识别目标条件测量误差分布，并构建结合条件反卷积、灵活干扰估计与正交校正的估计量。模拟显示 Fuse-EIV 对主要暴露相关系数偏差较小，NHANES 应用表明考虑总体异质性与误差异方差会改变实证结论。
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