Errore di misura: Modelli, metodi e applicazioni

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Titolo originale:

Measurement Error: Models, Methods, and Applications

Contenuto del libro:

Negli ultimi 20 anni sono emerse strategie complete per trattare l'errore di misura in modelli complessi e per tenere conto dell'uso di dati aggiuntivi per stimare i parametri dell'errore di misura. Concentrandosi su approcci consolidati e nuovi, Measurement Error: Models, Methods, and Applications fornisce una panoramica delle principali tecniche e ne illustra l'applicazione in vari modelli. Descrive l'impatto degli errori di misura sulle analisi ingenue che li ignorano e presenta i modi per correggerli in una varietà di modelli statistici, dai semplici problemi a un campione ai modelli di regressione fino ai più complessi modelli misti e di serie temporali.

Il libro tratta i metodi di correzione basati sui parametri noti dell'errore di misura, sulla replica, sui dati di validazione interna o esterna e, per alcuni modelli, sulle variabili strumentali. Si sottolinea l'uso di diversi metodi relativamente semplici, le correzioni di momento, la calibrazione della regressione, l'estrapolazione per simulazione (SIMEX), i metodi di equazione di stima modificata e le tecniche di verosimiglianza. L'autore utilizza SAS-IML e Stata per implementare molte delle tecniche negli esempi.

Accessibile a un vasto pubblico, questo libro spiega come modellare l'errore di misura, gli effetti dell'ignorarlo e come correggerlo. Più applicato rispetto alla maggior parte dei libri sull'errore di misura, descrive i modelli e i metodi di base, il loro utilizzo in una serie di aree applicative e la terminologia associata.