Lorelogram: A Regression Approach to Exploring Dependence in Longitudinal Categorical Responses
Lorelogram：探索纵向分类响应依赖性的回归方法AI 解读 ↓
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Lorelogram：探索纵向分类响应依赖性的回归方法
- 研究问题
- 如何用边际成对对数优势比描述纵向分类响应的依赖结构，使关联程度易于解释且不受边际均值约束？
- 方法与思路
- 作者构造作为相关图对应物的对数优势比函数，使用参数估计方程或扩展广义加性模型，在固定平滑参数下估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出灵活的纵向分类依赖函数估计方法，强调对数优势比尺度的解释性及与边际均值分离，并展示二元数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对成对关联的定义、依赖函数和联合分布的兼容性、平滑参数固定的作用，以及估计方程的不确定性处理。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要未说明平滑参数选择或完整联合分布构造，成对关联也不能直接解释为因果关系。
原文摘要
We propose flexible regression estimators of the marginal pairwise log-odds ratio measure of association for longitudinal categorical responses. The function that we estimate is the log-odds ratio analog of the correlogram; hence we name the function the lorelogram. Measuring the association of categorical responses on the log-odds scale allows ease of interpretation and allows pairwise association to remain unconstrained by the marginal means, a feature not shared by correlations with binary or multinomial responses. Estimation of the function is achieved through the use of standard parametric estimating equations or through an extension of generalized additive models that allows nonparametric estimation of dependence functions for fixed smoothing parameters. We apply the methodology to binary longitudinal data where scientific interest focuses on the dependence structure.