An Approximate Bartlett Adjustment for Testing the Goodness of Fit of Multinomial Regression Models
多项回归模型拟合优度检验的近似 Bartlett 调整AI 解读 ↓
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多项回归模型拟合优度检验的近似 Bartlett 调整
- 研究问题
- 对于类别数不超过四且每个设计点有足够重复观测的多项回归模型，如何调整似然比统计量以检验拟合优度？
- 方法与思路
- 作者提出近似 Bartlett 调整，其形式不依赖具体多项模型，并在比例优势模型中通过模拟考察新统计量的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称调整适用于多种多项回归模型；在所讨论条件下，每个设计点八次或更多重复观测似乎足以支持使用。
- 阅读关注点
- 应核对调整公式、类别数限制、重复观测的作用，以及比例优势模型模拟中的检验尺寸、功效和近似适用范围。
- 阅读边界
- 依据所给 Crossref 摘要。八次重复仅是摘要中的经验表述，不能视为通用保证；未提供调整公式或数值结果，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
SUMMARY For up to four categories and given sufficient replications per design point (eight or more seem to be enough), an adjusted likelihood ratio statistic for testing the goodness of fit of multinomial regression models is proposed. This adjustment does not depend on the multinomial model used and therefore will have a wide range of applications. It is certainly useful for the proportional odds model, introduced by McCullagh. This proportional odds model is used in some simulation studies to investigate the performance of the new statistic.