Odds Ratio Inference With Dependent Data
依赖数据下的优势比推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论相关计数与列联表推断，未明确属于时间序列建模、因果效应或其他所列细分方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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依赖数据下的优势比推断
- 研究问题
- 当多张二乘二列联表的计数不满足二项分布假设时，共同优势比估计和检验有哪些失效风险及可行替代？
- 方法与思路
- 作者在列联表数量增加的框架下分析估计量渐近性质，研究马尔可夫及贝塔二项模型，并用模拟比较检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到Mantel–Haenszel估计量的一致性与渐近正态性，指出条件极大似然及原检验的问题，并提出两种一致检验。
- 阅读关注点
- 应核对表内与表间依赖条件、样本规模的渐近设定、条件极大似然偏差的模型范围，以及替代检验的构造。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；检验假设记号存在疑似提取异常，需查原PDF；结论不能推广到任意依赖结构。
原文摘要
When data can be presented as a series of k 2×2 tables with cell counts (xi ,ni−xi, yi, mi−yi), it is often assumed that xi and yi are binomially distributed. This paper deals with inference for the common odds ratio Ψ when the binomial assumption is invalid. When k increases, the consistency and asymptotic normality of the Mantel & Haenszel (1959) estimator is derived. The conditional maximum likelihood estimator is shown to be inconsistent and the asymptotic bias is computed when either the first-order Markov chain or beta-binomial model is assumed. The Mantel-Haenszel test for testing iΨ = 1 is also shown to be inappropriate through some simulation studies. Two consistent test statistics are proposed and shown to be comparable to each other in terms of size and efficiency. Some possible further work is described.