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Logarithmic calibration for multiplicative distortion measurement errors regression models

机译：对数校准乘法失真测量误差回归模型

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In this article,we propose a new identifiability condition by using the logarithmic calibration for the distortion measurement error models, where neither the response variable nor the covariates can be directly observed but are measured with multiplicative measurement errors. Under the logarithmic calibration, the direct-plug-in estimators of parameters and empirical likelihood based confidence intervals are proposed, and we studied the asymptotic properties of the proposed estimators. For the hypothesis testing of parameter, a restricted estimator under the null hypothesis and a test statistic are proposed. The asymptotic properties for the restricted estimator and test statistic are established. Simulation studies demonstrate the performance of the proposed procedure and a real example is analyzed to illustrate its practical usage.
机译：在本文中，我们通过使用失真测量误差模型的对数校准提出了一种新的可识别性状态，其中响应变量和协变量都没有直接观察，但是用乘法测量误差测量。在对数校准下，提出了参数的直插拔估计和基于经验似然性的置信区间，我们研究了所提出的估算者的渐近性质。对于参数的假设检测，提出了零假设下的限制估计器和测试统计。建立了限制估计和测试统计的渐近性质。仿真研究证明了所提出的程序的性能，分析了实际示例以说明其实际使用情况。

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