Retrospective-prospective symmetry in the likelihood and Bayesian analysis of case-control studies
病例对照研究中似然与贝叶斯分析的回顾—前瞻对称性AI 解读 ↓
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病例对照研究中似然与贝叶斯分析的回顾—前瞻对称性
- 研究问题
- 在病例对照研究中，为何使用前瞻与回顾似然可对优势比产生相同推断，贝叶斯后验等价又需要怎样的先验结构？
- 方法与思路
- 作者从模型参数与先验的特定独立性性质出发，解释已有等价结果，并识别支持这种反向分析的先验分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文将似然和贝叶斯分析中的对称性归结于参数独立性，并为标准及分层病例对照设计给出适用先验。
- 阅读关注点
- 应核对独立性涉及哪些参数、等价性针对哪个推断目标，以及标准与分层设计下先验构造和抽样机制的要求。
- 阅读边界
- 材料为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；优势比推断等价不能外推到全部参数或任意先验，摘要未列出具体独立性条件。
原文摘要
Prentice & Pyke (1979) established that the maximum likelihood estimate of an odds ratio in a case-control study is the same as would be found by fitting a logistic regression; in other words, for this specific target the incorrect prospective model is inferentially equivalent to the correct retrospective model.Similar results have been obtained for other models, and conditions have also been identified under which the corresponding Bayesian property holds, namely that the posterior distribution of the odds ratio is the same whether it is computed using the prospective or the retrospective likelihood.In this article we demonstrate how these results follow directly from certain parameter independence properties of the models and priors, and identify prior laws that support such reverse analysis, for both standard and stratified designs.