【摘 要】
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本文用 Monte Carlo 模拟法对1:3匹配设计的条件 logistic 回归模型的配合适度统计量剩余离差、方差比及确定系数的检验效果进行了探讨,结果显示,用 n—p为自由度时能较好地
【机 构】
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同济医科大学卫生统计教研室,深圳市医疗保险管理局,
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本文用 Monte Carlo 模拟法对1:3匹配设计的条件 logistic 回归模型的配合适度统计量剩余离差、方差比及确定系数的检验效果进行了探讨,结果显示,用 n—p为自由度时能较好地识别正确模型与不正确模型;用迭代法计算参数估计值的收敛成功率及配合适度检验统计量的稳定性,都与样本含量有关;样本含量(即匹配组数)以引入模型中的自变量个数的20倍以上为宜。
In this paper, the Monte Carlo simulation method is used to investigate the residual dispersion, variance ratio and the test effect of the coefficient of fit statistic of the conditional logistic regression model of the 1:3 matching design. The results show that using n-p as the degree of freedom The correct model and incorrect model are better identified; the success rate of the convergence of the estimated parameter values using the iterative method and the stability of the appropriateness test statistics are all related to the sample content; the sample content (that is, the number of matching groups) is introduced into the model. More than 20 times the number of independent variables is appropriate.
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