A goodness-of-fit test for logistic regression models based on case-control data
基于病例—对照数据的 Logistic 回归拟合优度检验AI 解读 ↓
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基于病例—对照数据的 Logistic 回归拟合优度检验
- 研究问题
- 在病例—对照抽样下，如何检验 Logistic 回归假设及其链接函数是否适合数据，并考虑混合抽样的适用性？
- 方法与思路
- 作者重参数化为两样本半参数密度比模型，再联系有偏抽样模型构造 Kolmogorov–Smirnov 型统计量及 bootstrap 程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该统计量可检验 Logistic 链接函数，也可用于混合抽样，并通过模拟和两个真实数据集展示其使用。
- 阅读关注点
- 应核对重参数化等价关系、检验究竟约束模型的哪些部分，以及不同抽样方案下统计量和 bootstrap 的有效条件。
- 阅读边界
- 所给材料是版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明检验分布、功效或适用条件，不能由展示案例推断普遍有效性。
原文摘要
We test the logistic regression assumption under a case-control sampling plan. After reparameterisation, the assumed logistic regression model is equivalent to a two-sample semiparametric model in which the log ratio of two density functions is linear in data. By identifying this model with a biased sampling model, we propose a Kolmogorov-Smirnov-type statistic to test the validity of the logistic link function. Moreover, we point out that this test statistic can also be used in mixture sampling. We present a bootstrap procedure along with some results on simulation and on analysis of two real datasets.