The Effects of Mixture Distribution Misspecification when Fitting Mixed-Effects Logistic Models
混合分布误设对混合效应 Logistic 模型拟合的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
混合分布误设对混合效应 Logistic 模型拟合的影响
- 研究问题
- 对分组二元响应使用随机截距 Logistic 模型时，如果截距的混合分布设定错误，协变量效应估计及其方差会受到什么影响？
- 方法与思路
- 作者分析混合分布误设下参数估计的渐近行为，以近似方法评估协变量效应偏差大小，并通过模拟考察偏差与方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称误设通常导致参数估计不一致，但近似分析和模拟提示协变量效应偏差往往较小，且可能仍获得有效的方差估计。
- 阅读关注点
- 应核对混合分布误设的具体类型、偏差近似适用范围、方差估计针对的参数，以及模拟是否覆盖有实质影响的误设情形。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的索引摘要；偏差较小及方差有效是有条件的近似与模拟结论，不意味着估计一致或所有置信区间覆盖有效。
原文摘要
Mixed-effects logistic models are often used to analyze binary response data which have been gathered in clusters, or groups. Responses are assumed to follow a logistic model with in clusters, with an intercept which varies across clusters according to a specified probability distribution G. In this paper we examine the performance of mixed-effects logistic regression analysis when a main component of the model, the mixture distribution, is misspecified. We show that, when the mixture distribution is misspecified, estimates of model parameters, including the effects of covariates, typically are asymptotically biased, i.e. inconsistent. However, we present some approximations which suggest that the magnitude of the bias in the estimated covariate effects is typically small. These findings are corroborated by a set of simulations which also suggest that valid variance estimates of estimated covariate effects can be obtained when the mixture distribution is misspecified.