A new residual for ordinal outcomes
有序结局的一种新残差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：摘要明确针对有序离散结局的回归模型和诊断，属于离散结果建模，因此归入离散选择方向，但不据此推断结构解释。
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
有序结局的一种新残差
- 研究问题
- 有序结局回归如何构造每位个体仅一个数值、保留观测与拟合分布之间方向信息、又不需要人为给类别赋分的残差？
- 方法与思路
- 作者通过观测结局与拟合分布随机变量之间符号比较的期望定义残差，研究其性质以及与其他残差、秩和 ridit 的联系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该残差不随类别数增加而变为多个分量，保留方向信息且避免任意类别赋分，并展示其在模型诊断中的用途。
- 阅读关注点
- 应核对符号比较及并列值的处理、残差在正确模型下的性质，以及诊断图或检验能发现哪些具体模型偏离。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；诊断性能、适用模型及正式检验条件未说明，不能据此判断其普遍优越性。
原文摘要
We propose a new residual for regression models of ordinal outcomes, defined as E{sign(y,Y)}, where y is the observed outcome and Y is a random variable from the fitted distribution. This new residual is a single value per subject irrespective of the number of categories of the ordinal outcome, contains directional information between the observed value and the fitted distribution, and does not require the assignment of arbitrary numbers to categories. We study its properties, describe its connections with other residuals, ranks and ridits, and demonstrate its use in model diagnostics.