比较研究
.2006年12月30日;25(24):4216-26.
doi:10.1002/sim.2687。
分离或近似分离数据的logistic回归方法的比较研究
附属公司
附属
- 1奥地利维也纳A-1090,Spitalgasse 23,维也纳医科大学医学统计和信息学核心单元,临床生物计量科。georg.heinze@meduniwien.ac.at地址:
剪贴板中的项目
比较研究
分离或近似分离数据的logistic回归方法的比较研究
乔治·海因策.
统计医学.
.
.2006年12月30日;25(24):4216-26.
doi:10.1002/sim.2687。
附属
- 1奥地利维也纳A-1090,Spitalgasse 23,维也纳医科大学医学统计和信息学核心单元,临床生物计量科。georg.heinze@meduniwien.ac.at地址:
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摘要
在小数据集或稀疏数据集的逻辑回归分析中,经典的最大似然方法得到的结果通常不可信。在这种分析中,当至少一个参数估计值发散到+/-无穷大时,甚至可能发生似然满足收敛标准的情况。这种情况被称为“分离”,通常在由二分法协变量定义的两组中的一组没有观察到任何事件时发生。更一般地说,分离是由连续或二分法协变量的线性组合引起的,这些协变量完美地将事件与非事件分开。分离意味着对比值比的无限或零最大似然估计,这通常被认为是不现实的。我提供了临床数据集中分离和近分离的一些示例,并讨论了分析此类数据的一些选项,包括精确的逻辑回归分析和惩罚似然方法。这两种方法都提供了分离情况下的有限点估计。参数的轮廓惩罚似然置信区间在覆盖概率方面表现出优异的性能,并且提供比精确置信区间更高的幂。讨论了惩罚似然法的一般优点。
版权所有2006 John Wiley&Sons,Ltd。
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