【摘 要】
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目的介绍轮廓似然方法及其两个应用。方法拟合logistic回归模型,计算轮廓似然的置信区间,并与Wald置信区间进行比较;采用轮廓似然方法解决多余参数过多的模型拟合问题。结果
【机 构】
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南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系,GraduateSchoolofScienceandTechnology
【基金项目】
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广东省科技计划(2010B031600100);广东省“211工程”三期重点学科建设项目(GW201005);广州市科技计划(2012J5100023)资助
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目的介绍轮廓似然方法及其两个应用。方法拟合logistic回归模型,计算轮廓似然的置信区间,并与Wald置信区间进行比较;采用轮廓似然方法解决多余参数过多的模型拟合问题。结果轮廓似然可以解决偏态分布下Wald置信区间失效的问题;最大轮廓似然估计与最大似然估计的结果是一致的,而轮廓似然仅需要较弱的假设条件。结论参数呈非正态分布时,轮廓似然置信区间要优于Wald置信区间;轮廓似然作为最大似然估计的替代方法,可以解决最大似然无法计算或计算困难的问题,也可以提高模型的适用性。
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