反應變數不完全的二階段病例對照資料下羅吉斯迴歸模型的適合度檢定

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題名:	反應變數不完全的二階段病例對照資料下羅吉斯迴歸模型的適合度檢定
其他題名:	Testing Goodness-Of-Fit of a Logistic Regression Model under Case-Control Data with Contaminated Exposure
作者:	陳麗菁
貢獻者:	淡江大學統計學系
日期:	2006
上傳時間:	2009-03-16 13:48:14 (UTC+8)
摘要:	在流行病學的領域中，羅吉斯迴歸模式經常用來推論風險因子與反應變數的關係。有賴統計軟體的方便，此模型很容易被執行也因此被大量的使用。然而，通常大家都忽略模型的適合度檢定，但是在應用一個模式之前，模型的適合度檢定是一個很重要的工作，錯誤的模型將導致完全不對的結論。針對前瞻式抽樣，羅吉斯迴歸模型的適合度可藉由概似比檢定或是卡方檢定來判斷模型的好壞。在回溯式抽樣中，一階段病例對照研究已由Qin & Zhang (1997), Fokianos et al. (1999), Cheng & Chen (2004)提出模型的適合度檢定。這些檢定方法有一個很重要的限制是，解釋變數跟反應變數不可以有遺失值或錯誤分類，但是實務上，這通常是無法避免的。最近Chen(2003)針對解釋變數有遺失值或錯誤分類的現象時，已提出羅吉斯迴歸模式的檢定統計量。除此之外，文獻上極少有人針對反應變數不完全的情況下，討論羅吉斯迴歸模式的適合度檢定。本研究主要針對在反應變數不完全的兩階段病例對照研究中，討論羅吉斯迴歸模式的適合度檢定。我們嘗試提出羅吉斯迴歸模式的分數檢定與廣義動差形式檢定，推論其近似分配及近似檢定力，最後並針對有限樣本進行模擬研究。
顯示於類別:	[統計學系暨研究所] 研究報告

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