Prospective Analysis of Logistic Case-Control Studies
Logistic 病例对照研究的前瞻式分析AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及病例对照抽样下的 Logistic 推断，未明确研究经济离散选择行为或因果效应识别。
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…
关注这篇论文的作者
Logistic 病例对照研究的前瞻式分析
- 研究问题
- 在病例对照抽样中，何时可按随机抽样的前瞻式模型进行估计，并使非截距参数推断及协方差计算保持有效？
- 方法与思路
- 作者将前瞻式分析推广至乘法模型、分层、缺失数据和测量误差等情形，推导参数估计的渐近协方差并比较两类公式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，相关估计量通常对非截距参数一致且渐近正态；前瞻式协方差在所研究框架下至多渐近保守，并给出正确性的充分条件。
- 阅读关注点
- 核对哪些参数可一致估计、截距如何处理，以及协方差保守性和渐近正确性的条件在分层、缺失与误差情形下如何变化。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，无法判断刊本变化；摘要未给出充分条件，不能据此对任意病例对照设计直接套用前瞻式公式。
原文摘要
In a classical case-control study, Prentice and Pyke proposed to ignore the study design and instead base estimation and inference on a random sampling (i.e., prospective) formulation. We generalize this prospective formulation of case-control studies to include multiplicative models, stratification, missing data, measurement error, robustness, and other examples. The resulting estimators, which ignore the case-control study aspect and instead are based on a random-sampling formulation, are typically consistent for nonintercept parameters and are asymptotically normally distributed. We derive the resulting asymptotic covariance matrix of the parameter estimates. The covariance matrix obtained by ignoring the case-control sampling scheme and using prospective formulas instead is shown to be at worst asymptotically conservative and asymptotically correct in a variety of problems; a simple sufficient condition guaranteeing the latter is obtained.