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	Provedor de dados AgEcon (10) ArchiMer (3) Rev. Bras. Zool. (1) Colegio de Postgraduados (1) Anais da ABC (AABC) (1) Ciência e Agrotecnologia (1) Ecología austral (1) Mais... Autor Carroll, Raymond J. (5) Hardin, James W. (5) Schmiediche, Henrik (3) Marchal, Paul (2) Andersen, Bo (1) Bergtold, Jason S. (1) Bez, Nicolas (1) CONTE,CARLOS EDUARDO (1) CRIVELLARI,LUCAS B. (1) Caillart, B. (1) Colorado Martínez, Luis (1) Cormon, Xochitl (1) Cox, Nicholas J. (1) Eigaard, Ole (1) Fromentin, Jean-marc (1) GONÇALVES,DARLENE S. (1) Guyader, Olivier (1) Hovgaard, Holger (1) Iriondo, Ane (1) Le Fur, Fanny (1) Mais... Palavra-chave Generalized linear models (18) Research Methods/ Statistical Methods (10) Measurement error (5) Instrumental variables (4) Logistic regression (2) Replicate measures (2) ANOVA (1) Analysis of variance (1) Anovaplot (1) Aproximación normal (1) Bernoulli Regression Model (1) Biotic interactions (1) Book review (1) Bootstrap (1) Catch rate (1) Competition (1) Complex surveys (1) Conservation (1) Diagnostics (1) Discrete choice (1) Mais... Tipo do documento Journal Article (9) Info:eu-repo/semantics/article (3) Text (3) Conference Paper or Presentation (1) Info:eu-repo/semantics/other (1) Tesis (1) Mais... Ano 2019 (1) 2018 (1) 2017 (1) 2016 (1) 2015 (1) 2014 (1) 2008 (1) 2007 (1) 2005 (2) 2004 (1) 2003 (6) 2001 (1) Mais... País United States (10) Brazil (3) France (3) Argentina (1) Mexico (1) Idioma Inglês (17) Espanhol (1)		Registro completo Provedor de dados:  AgEcon País:  United States Título:  The regression-calibration method for fitting generalized linear models with additive measurement error Autores:  Hardin, James W. Schmiediche, Henrik Carroll, Raymond J. Data:  2011-10-04 Ano:  2003 Palavras-chave:  Regression calibration Measurement error Instrumental variables Replicate measures Generalized linear models Research Methods/ Statistical Methods Resumo:  This paper discusses and illustrates the method of regression calibration. This is a straightforward technique for fitting models with additive measurement error. We present this discussion in terms of generalized linear models (GLMs) following the notation defined in Hardin and Carroll (2003). Discussion will include specified measurement error, measurement error estimated by replicate error-prone proxies, and measurement error estimated by instrumental variables. The discussion focuses on software developed as part of a small business innovation research (SBIR) grant from the National Institutes of Health (NIH). Tipo:  Journal Article Idioma:  Inglês Identificador:  st0050 http://purl.umn.edu/116180 Relação:  Stata Journal>Volume 3, Number 4, 4th Quarter 2003 Formato:  12 Fechar

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