Conditional logistic regression models for correlated binary data
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究聚类二元健康结果，但未涉及经济选择行为、面板结构或网络干扰，故不强行归类。
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相关二元数据的条件逻辑回归模型
- 研究问题
- 如何为聚类二元结果建立条件逻辑回归模型，描述联合分布与成对优势比，并降低最大似然估计带来的计算负担？
- 方法与思路
- 作者研究一类条件逻辑回归模型的联合分布及关联性质，构造易计算的估计函数，并以同胞肺病数据作应用说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型包含既有模型作为特例；所提估计函数计算方便，相较计算密集的最大似然方法具有较高效率。
- 阅读关注点
- 应核对条件模型如何对应合法联合分布、成对优势比的解释、估计函数所需信息，以及效率比较覆盖的参数和聚类结构。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；效率数值、适用条件和应用结果未提供，二元健康结果也不自动具有选择或因果解释。
原文摘要
A class of conditional logistic regression models for clustered binary data is considered. This includes the polychotomous logistic model of Rosner (1984) as a special case. Properties such as the joint distribution and pairwise odds ratio are investigated. A class of easily computed estimating functions is introduced which is shown to have high efficiency compared to the computationally intensive maximum likelihood approach. An example on chronic obstructive pulmonary disease among sibs is presented for illustration.