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Bayesian adjustment for unidirectional misclassification in ordinal covariates

机译：贝叶斯调整用于有序协变量的单向错误分类

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In this paper, we study the identification of Bayesian regression models, when an ordinal covariate is subject to unidirectional misclassification. Xia and Gustafson [Bayesian regression models adjusting for unidirectional covariate misclassification. Can J Stat. 2016;44(2):198-218] obtained model identifiability for non-binary regression models, when there is a binary covariate subject to unidirectional misclassification. In the current paper, we establish the moment identifiability of regression models for misclassified ordinal covariates with more than two categories, based on forms of observable moments. Computational studies are conducted that confirm the theoretical results. We apply the method to two datasets, one from the Medical Expenditure Panel Survey (MEPS), and the other from Translational Research Investigating Underlying Disparities in Acute Myocardial infarction Patients Health Status (TRIUMPH).
机译：在本文中，我们研究当有序协变量受到单向错误分类时的贝叶斯回归模型的识别。 Xia和Gustafson [针对单向协变量错误分类进行调整的贝叶斯回归模型。 J Stat。 2016; 44（2）：198-218]，当存在一个二元协变量时，该模型可识别性为非二元回归模型。在当前的论文中，我们基于可观测矩的形式为具有两个以上类别的有序错序有序变量建立了回归模型的矩可辨识性。进行了计算研究，证实了理论结果。我们将该方法应用于两个数据集，一个来自医疗支出面板调查（MEPS），另一个来自转化研究，研究急性心肌梗死患者健康状况（TRIUMPH）的潜在差异。

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