R -Squared Measures for Count Data Regression Models With Applications to Health-Care Utilization
计数数据回归模型的 R² 指标及其在医疗服务利用中的应用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：摘要贡献是跨多类回归模型的通用拟合优度度量，未针对离散选择等特定领域提出专门方法，现有分类依据不足。
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…
计数数据回归模型的 R² 指标及其在医疗服务利用中的应用
- 研究问题
- 如何为包括计数模型在内的指数族回归构造具有统一解释的拟合优度指标，并将加入解释变量带来的不确定性减少量化为 R²？
- 方法与思路
- 作者以 KL 散度度量不确定性，把纳入解释变量后的相对减少量定义为 R²，并在关于条件均值函数的进一步条件下赋予解释比例含义。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出覆盖 logit、probit、Poisson 等多类回归的 R² 指标，并说明在额外条件下可将其解释为拟合模型解释的不确定性比例。
- 阅读关注点
- 核对 KL 散度的比较基准、指标的定义与取值性质，以及解释比例成立的条件；题名中的医疗利用应用需另读全文确认。
- 阅读边界
- 摘要未说明条件均值所需的具体限制，也未报告题名所述医疗利用应用的结果；不能据此判断该指标与其他拟合优度指标的表现差异。
原文摘要
For regression models other than the linear model, R-squared type goodness-to-fit summary statistics have been constructed for particular models using a variety of methods. The authors propose an R-squared measure of goodness of fit for the class of exponential family regression models, which includes logit, probit, Poisson, geometric, gamma, and exponential. This R-squared is defined as the proportionate reduction in uncertainty, measured by Kullback-Leibler divergence, due to the inclusion of regressors. Under further conditions concerning the conditional mean function, it can also be interpreted as the fraction of uncertainty explained by the fitted model.