作者
摘要
最简单的回顾性研究形式允许重建代表病例和对照之间对比的二元结果Y与一个或多个解释性变量之间的相关性。对于这种情况，考虑了不同的目标，其中有不同的解释变量，例如确定Y的（W，X）。对于连续变量和二进制变量，考虑从病例对照数据重建（W，X）的原始分布。重点是W对X的线性回归系数。如理论和模拟所示，该系数（而非相关截距）显示出相当大的稳定性。给出了不以Y为条件的系数值的近似值。11附有模拟代码和结果的补充附录。
建议引用
克里斯蒂安娜·卡索纳基（Christiana&Cox，D.R.），2023年。"基于回顾样本的回归重建,"计量经济与统计，爱思唯尔，第25卷（C），第87-92页。手柄：RePEc:eee:ecosta:v:25:y:2023:i:c:p:87-92
内政部：10.1016/j.ecosta.2020.10.003
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IDEAS上列出的参考文献
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完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）
大多数相关项目
这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。- Naomi C.Brownstein&Jianwen Cai&Shad Smith&Luda Diatchenko&Gary D.Slade&Eric Bair，2022年。"病例对照研究中基于基因型的次级表型建模,"统计信息，MDPI，第5卷（1），第1-12页，2月。
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