Score tests for association under response-dependent sampling designs for expensive covariates
昂贵协变量的响应依赖抽样关联得分检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究抽样机制下的一般关联检验，未明确涉及离散选择或因果识别。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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昂贵协变量的响应依赖抽样关联得分检验
- 研究问题
- 当协变量获取成本较高、样本按响应变量抽取时，如何在广义线性模型中检验昂贵协变量与响应的关联？
- 方法与思路
- 作者针对多种响应依赖抽样方案构造便于实施的似然得分检验，并比较条件似然与完整似然产生的检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，无额外协变量时，两类似然的得分统计量相同，形式也与普通随机抽样一致，并简要讨论遗传学应用。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对所涵盖的抽样方案、抽样概率的处理方式，以及加入其他协变量后两类检验的关系与校准条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未列明抽样条件，关联检验也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
Response-dependent sampling is widely used in settings where certain variables are expensive to obtain. Estimation has been thoroughly investigated but recent applications have emphasized tests of association for expensive covariates and a response variable. We consider testing and provide easily implemented likelihood score tests for generalized linear models under a broad range of sampling plans. We show that when there are no additional covariates, the score statistics are identical for conditional and full likelihood approaches, and are of the same form as for ordinary random sampling. Applications in genetics are discussed briefly.