摘要

我们提出了一种基于信息矩阵的拟合优度统计量,通过扩展White(1982)的信息矩阵检验来检验基于病例对照数据的逻辑回归模型的有效性用于检测双样本半参数模型下的单样本参数模型对半参数剖面似然设置的误指定,该模型等效于假定的logistic回归模型。建议的测试统计需要高维矩阵反演,但在其他方面很容易计算,并且具有渐近卡方分布。该检验统计量是秦和张(1997)的Kolmogorov–Smirnov型统计量和张(1999)的卡方型统计量的替代品并且不需要使用bootstrap方法来评估其临界值,也不需要将组合的样本数据分组为有限数量的互斥类别,即使基本的总体分布是连续的。我们证明,通过将前瞻性logistic回归模型拟合到病例对照数据,可以获得所建议的检验统计量及其渐近分布。我们给出了三个实际数据集的模拟和分析结果。

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