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回归树干法发现治疗协变量相互作用。 (英语) Zbl 1306.62405号

摘要:回归树干法(RTA)是回归树和多元线性回归分析的集成。本文使用RTA来发现治疗协变量之间的相互作用,在一个连续变量与治疗变量之间的回归中倍数协变量。将RTA的性能与经典的正向逐步回归方法进行了比较。两项模拟研究的结果表明,RTA检测到的交互作用数量高于逐步回归(56.5%和20.5%),其中真实交互作用被建模为阈值交互作用。在实际数据示例中,最终RTA模型的交叉验证方差占比(29.8%)高于逐步回归模型(12.5%)。所有这些结果表明,RTA是一种很有希望的替代方法,用于证明不同治疗方法的差异效果。

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第62页,共15页 统计学在心理学中的应用
62甲12 多元分析中的估计
62J05型 线性回归;混合模型
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全文: 内政部

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