换一批回归校准法对线性回归中信息偏倚校正的模拟研究
A Simulation Study on Regression Calibration to Correct Measurement Error in Linear Regression Model
摘要目的 探讨回归校准法对简单线性回归中,符合正态分布或均匀分布的信息偏倚校正效果.方法 通过SAS软件模拟产生有信息偏倚的数据集,用回归校准法对信息偏倚进行校正,然后对比设定的真实β值和校正后的β*值之间的差别,来评价校正效果.结果 无论信息偏倚符合正态分布还是均匀分布,回归校准法都能达到较好的校正效果；在固定信息偏倚大小和验证数据集样本量,但不同β值的情况下,信息偏倚校正效果均较好；未校正时的(β)值都小于设定的真实β值,且信息偏倚越大,(β)值越小；随着验证数据集样本量的增加,回归校准法对信息偏倚的校正效果越好.结论 可以使用回归校准法对线性回归中符合正态分布或均匀分布的信息偏倚进行校正；在校正时要根据信息偏倚的大小来确定合适的验证数据集样本量,以最少验证数据集样本量达到最佳校正效果；在有信息偏倚存在的线性回归分析中,一定要对回归系数进行校正.
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关键词
信息偏倚回归校准法线性回归回归稀释Measurement errorRegression calibrationLinear regressionRegression dilution bias
栏目名称
发布时间
2013-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家科技支撑计划（(2011BAI09B02)）
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