A flexible parametric selection model for non‐normal data with application to health care usage
非正态数据的灵活参数选择模型及其医疗使用应用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：摘要直接讨论持续时间与样本选择模型，所列细分没有直接对应项，也未明确提供因果识别设计。
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非正态数据的灵活参数选择模型及其医疗使用应用
- 研究问题
- 在参数化持续时间模型中，如何处理样本选择，并用住院持续时间数据考察保险状态和管理式医疗的影响？
- 方法与思路
- 作者提出灵活参数选择模型，其最大似然估计不需数值积分或模拟，并讨论指数、Weibull、对数逻辑斯蒂和 Gamma 持续时间模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法提供无需积分或模拟的选择模型估计路径，住院数据应用表明，即使其他参数方法可用，该模型仍可能更受偏好。
- 阅读关注点
- 应核对选择机制、持续时间与选择过程的联合设定、似然为何无需积分，以及应用中偏好该模型所依据的比较标准。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断选择校正的识别条件、保险影响的因果含义或普遍优越性；摘要未给出比较数值。
原文摘要
Abstract I examine the effects of insurance status and managed care on hospitalization spells, and develop a new approach for sample selection problems in parametric duration models. MLE of the Flexible Parametric Selection (FPS) model does not require numerical integration or simulation techniques. I discuss application to the exponential, Weibull, log‐logistic and gamma duration models. Applying the model to the hospitalization data indicates that the FPS model may be preferred even in cases in which other parametric approaches are available. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.