Error de medición: Modelos, métodos y aplicaciones

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Título original:

Measurement Error: Models, Methods, and Applications

Contenido del libro:

En los últimos 20 años han surgido estrategias integrales para tratar el error de medida en modelos complejos y tener en cuenta el uso de datos adicionales para estimar los parámetros de error de medida. Centrándose tanto en los enfoques establecidos como en los novedosos, Measurement Error: Models, Methods, and Applications ofrece una visión general de las principales técnicas e ilustra su aplicación en diversos modelos. Describe las repercusiones de los errores de medición en los análisis ingenuos que los ignoran y presenta formas de corregirlos en una variedad de modelos estadísticos, desde simples problemas de una muestra hasta modelos de regresión y modelos más complejos de series temporales y mixtas.

El libro abarca métodos de corrección basados en parámetros de error de medida conocidos, replicación, datos de validación interna o externa y, para algunos modelos, variables instrumentales. Hace hincapié en el uso de varios métodos relativamente sencillos, correcciones de momento, calibración de regresión, extrapolación por simulación (SIMEX), métodos de ecuación de estimación modificada y técnicas de verosimilitud. El autor utiliza SAS-IML y Stata para implementar muchas de las técnicas en los ejemplos.

Accesible a un público amplio, este libro explica cómo modelizar el error de medición, los efectos de ignorarlo y cómo corregirlo. Más aplicado que la mayoría de los libros sobre errores de medición, describe los modelos y métodos básicos, sus usos en una serie de áreas de aplicación y la terminología asociada.