Effects of Mismodeling on Tests of Association Based on Logistic Regression Models
模型误设对逻辑回归关联检验的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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模型误设对逻辑回归关联检验的影响
- 研究问题
- 逻辑回归中的协变量测量误差、连续变量离散化及函数形式误设，会怎样影响特定协变量与响应之间的关联检验？
- 方法与思路
- 作者通过推导一列模型下检验统计量的渐近分布，分析不同协变量误设对关联检验的影响，并讨论结果的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出将三类协变量误设纳入关联检验的渐近分析，但未说明各类误设影响的方向、大小或可采用的修正方法。
- 阅读关注点
- 应核对模型序列的构造、原假设及备择假设、误设与其他协变量的关系，以及渐近分布对检验尺寸和功效的含义。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体渐近条件和应用结果未说明，不能据此断言误设必然使检验偏大或偏小。
原文摘要
We consider the effects of misspecifying the covariate vector on tests of association between a particular covariate and the response variable in logistic regression models. Misspecification can include random measurement error, discretizing a continuous explanatory variable and mismodeling the functional form of an explanatory variable. The effects of misspecification are examined by deriving the asymptotic distribution of the test statistic under a sequence of models. Applications of this result are discussed.