A Saturated Model for Analyzing Exchangeable Binary Data: Applications to Clinical and Developmental Toxicity Studies
分析可交换二元数据的饱和模型：临床与发育毒性研究应用AI 解读 ↓
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分析可交换二元数据的饱和模型：临床与发育毒性研究应用
- 研究问题
- 簇内二元响应具有可交换性时，如何利用联合分布信息，同时估计边际均值、矩及二阶以上相关性？
- 方法与思路
- 作者以簇内响应相似的概率表示可交换二元变量的联合分布，并据此构造总体参数的最大似然估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法利用可交换性提取均值和方差之外的信息，并以临床试验及发育毒性研究数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对联合分布的参数化、概率约束及高阶参数的可估计性，特别是不同簇大小下估计程序如何实施。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；可交换性的适用条件、有限样本表现及刊本变化均不能据此判断。
原文摘要
Correlated binary data occur very frequently in statistical practice. In many applications, it is reasonable to assume that data from the same cluster are exchangeable. Such data are commonly encountered in cluster sample surveys, teratological experiments, ophthalmologic and otolaryngologic studies, and other clinical trials. The standard methods of analyzing these data include the use of beta-binomial models and generalized estimating equations with third and fourth moments specified by “working matrices.” The focus of these procedures is an estimation of the mean and variance parameters. More information can be obtained when data are exchangeable. By expressing the joint distribution of a set of exchangeable binary random variables in terms of the probability of similar response within cluster, this article introduces a procedure for obtaining maximum likelihood estimates of population parameters such as the marginal means, moments, and correlations of orders two and higher. Applications are made to data sets from a clinical trial and a developmental toxicity study.