A Likelihood-Based Method for Analysing Longitudinal Binary Responses
纵向二元响应的似然分析方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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纵向二元响应的似然分析方法
- 研究问题
- 对于具有时间相关性的纵向二元响应，如何同时描述边际均值和高阶关联，并降低时间依赖结构误设对均值估计的影响？
- 方法与思路
- 作者以条件对数优势比刻画多元二元响应间的关联，纳入高阶关联，并用迭代的两阶段程序获得最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该参数化自然容纳高阶关联，边际均值参数的最大似然估计对时间依赖误设稳健，并以两个例子说明方法。
- 阅读关注点
- 核对多元模型的可行参数空间、高阶关联的参数化、两阶段算法，以及均值估计稳健结论的准确含义和必要条件。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；稳健性的条件与推断范围未说明，不能将均值估计结论扩展到所有参数或标准误。
原文摘要
In this paper, we discuss a likelihood-based method for analysing correlated binary responses based on a multivariate model. It is related to the pseudo-maximum likelihood approach suggested recently by Zhao & Prentice (1990). Their parameterization results in a simple pairwise model, in which the association between responses is modelled in terms of correlations, while the present paper uses conditional log odds-ratios. With this approach, higher-order associations can be incorporated in a natural way. One important advantage of this parameterization is that the maximum likelihood estimates of the marginal mean parameters are robust to misspecification of the time dependence. We describe an iterative two-stage procedure for obtaining the maximum likelihood estimates. Two examples are presented to illustrate this methodology.