Marginal regression analysis of a multivariate binary response
多元二元响应的边际回归分析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：多元二元响应回归直接关联离散响应模型，摘要又明确包含纵向重复观测数据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多元二元响应的边际回归分析
- 研究问题
- 如何在多元二元响应回归中同时描述边际均值与高阶关联，并处理簇大小变化或纵向重复观测的数据？
- 方法与思路
- 作者采用由各阶联合成功概率构成的均值参数，用依赖比率建模关联并进行最大似然估计，重新分析两组数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该参数化允许灵活建模高阶关联，并展示在可变簇大小数据及固定簇大小纵向数据上的分析应用。
- 阅读关注点
- 应核对联合成功概率与依赖比率的关系、参数可行域和似然构造，以及纵向关联和可变簇大小的具体处理方式。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。未说明大簇下的参数规模、计算表现或回归效应的因果解释。
原文摘要
We propose the use of the mean parameter for regression analysis of a multivariate binary response. We model the association using dependence ratios defined in terms of the mean parameter, the components of which are the joint success probabilities of all orders. This permits flexible modelling of higher-order associations, using maximum likelihood estimation. We reanalyse two data sets, one with variable cluster size and the other a longitudinal data set with constant cluster size.