配對病例對照研究下條件羅吉斯迴歸模型的適合度檢定的比較

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題名:	配對病例對照研究下條件羅吉斯迴歸模型的適合度檢定的比較
其他題名:	A Comparison of Goodness-Of-Fit Tests of the Conditional Logistic Regression Model under Matched Case-Control Studies
作者:	陳麗菁
日期:	2016-01-31
上傳時間:	2018-10-18 12:13:51 (UTC+8)
摘要:	最近的研究工作發現羅吉斯迴歸模型(logistic regression model)適合度的評估愈趨重要。針對配對病例對照資料，Chen and Wang (2013)所提出的動差形式檢定(moment-type test)是由任何可測函數的兩種不同的動差估計量(moment estimation)的差異建構而來，並且取共變量的平方為檢定統計量中的可測函數。事實上，檢定統計量中的可測函數的挑選是任意的。這個議題在 Chen and Wang (2013)文章中仍然是待解的問題。Fokianos et al. (1999)在他們的文章中建議可以採用指標函數、多項式函數或是對數函數為檢定統計量中的可測函數。White (1994)則建議採用信息矩陣檢定(information matrix test)來評估模型。本研究將考慮在動差形式檢定中採用數個不同的可測函數，並推廣 White (1982) 和 Zhang (2001)的信息矩陣檢定(information matrix test)以建立配對病例對照資料下羅吉斯迴歸模型的信息矩陣適合度檢定。進一歩地擬推論這些檢定統計量在一些特定對立假設下的近似檢定力(asymptotic power)。本研究的主要目的為透過近似檢定力的比較以及大量的模擬研究以評估這些檢定的表現。最後將以幾組實際資料展示這些檢定的執行。
顯示於類別:	[統計學系暨研究所] 研究報告

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