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比较研究
.2018年5月;27(5):1365-1375.
doi:10.1177/0962280216661213。 Epub 2016年8月10日。

小数据和稀疏数据惩罚logistic回归中的推理工具:一项比较研究

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比较研究

小数据和稀疏数据惩罚logistic回归中的推理工具:一项比较研究

玛丽安娜·西诺等。 统计方法医学研究. 2018年5月.

摘要

本文主要研究由Firth惩罚似然拟合的logistic回归模型中的推理工具。在这种情况下,与“传统”Wald统计相比,似然比统计通常是首选。在这项工作中,我们考虑并讨论了更广泛的测试统计,包括稳健Wald、Score和最近提出的Gradient统计。我们通过仿真实验和两个实际数据集的分析,从区间估计和假设检验的角度比较了所有这些渐近等价统计量。我们发现,在Firth惩罚logistic回归中,似然比统计并不是最佳推断工具。

关键词:第一惩罚可能性;Logistic回归;梯度统计;三明治配方;得分统计。

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