Mathematical Sciences: Statistical Theory and Procedures forErrors in Variables Regression and Related Reliability

数学科学：变量回归误差和相关可靠性的统计理论和过程

• 批准号: 9203369
• 负责人: Leon Gleser
• 金额: $ 13.33万
• 依托单位: University of Pittsburgh
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Continuing Grant
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1992-08-01 至 1996-07-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9203369&HistoricalAwards=false
• 关键词: Mathematical; Sciences; Statistical; Theory; Procedures

Ignoring the errors in the explanatory variables, as in classical least squares, can introduce serious bias in the fitted function. This research will incorporate partial information from various sources using either Bayesian or frequentist techniques or combinations, will evaluate the resultant methodologies, and will apply these methods to measurement error problems arising in chemistry and environmental monitoring. Regression models describe relationships among explanatory and response variables. When the explanatory variables are also subject to random error, the regression model may be systematically distorted unless special analyses are used. This research will extend these special analyses to incorporate information about the reliability of the explanatory variables. The new methods for analysis should find application in chemistry and environmental monitoring (to be tried as part of this research), astronomy, medicine and behavioral science.

忽略解释变量中的错误，如 经典的最小二乘法，可以引入严重的偏差，在拟合 功能 这项研究将纳入部分信息 从各种来源使用贝叶斯或频率 技术或组合，将评估结果 方法，并将这些方法应用于测量误差 化学和环境监测方面出现的问题。 回归模型描述了解释性的 和响应变量。 当解释变量也 在随机误差的情况下，回归模型可以是 除非使用特殊分析，否则会发生系统性扭曲。 这 研究将扩展这些特殊分析， 解释变量的可靠性。 这些新的分析方法应该在化学中得到应用 和环境监测（将作为这方面的一部分加以尝试） 研究），天文学，医学和行为科学。