A diagnostic test for the mixing distribution in a generalised linear mixed model
广义线性混合模型中混合分布的诊断检验AI 解读 ↓
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广义线性混合模型中混合分布的诊断检验
- 研究问题
- 如何诊断广义线性混合模型的混合分布是否设定正确，并利用固定效应的不同估计方式构造便于实施的检验？
- 方法与思路
- 作者比较部分固定效应的边际与条件极大似然估计，推导差值的渐近方差，并依照 Hausman 思路构造卡方检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验在混合分布正确设定的原假设下具有渐近卡方分布，易在商业软件实施，并以激素避孕临床试验数据演示。
- 阅读关注点
- 应核对哪些固定效应可以比较、两类估计对分布设定的依赖、差值方差与自由度，以及检验对不同误设的敏感性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出正则条件、功效或临床数值结果，不能将诊断检验解释为治疗因果效应验证。
原文摘要
We introduce a diagnostic test for the mixing distribution in a generalised linear mixed model. The test is based on the difference between the marginal maximum likelihood and conditional maximum likelihood estimators of a subset of the fixed effects in the model. We derive the asymptotic variance of this difference, and propose a test statistic that has a limiting chi-squared distribution under the null hypothesis that the mixing distribution is correctly specified. This strategy uses an idea presented by Hausman (1978), who considered analogous tests for the linear mixed model. An important advantage of the methods outlined here is that the resulting diagnostic test is easily implemented in commercial software. We illustrate the method by applying it to data from a clinical trial investigating the effect of hormonal contraceptives in women.