Nonlinear component of variance models
非线性方差分量模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性方差分量模型
- 研究问题
- 方差分量模型中如何描述对正态理论线性模型的偏离，并构造可用于非线性模型推断的近似似然？
- 方法与思路
- 作者提出正式与非正式的偏离描述程序，将变换模型纳入更一般框架，并在指数回归及相关列联表中考察近似似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出变换模型的更一般表述及近似似然；在所述相关列联表示例中，近似得分检验的功效有所提高。
- 阅读关注点
- 应核对非线性框架与方差分量结构、近似似然的误差依据，以及血压和列联表示例中模型设定与比较条件。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本，不能推断刊本变化；功效改善仅针对摘要所述示例，未提供数值或支持普遍改善的条件。
原文摘要
General aspects of nonlinearity in the context of component of variance models are discussed, and two special topics are examined in detail. Firstly, simple procedures, both formal and informal, are proposed for describing departures from normal-theory linear models. Transformation models are shown to be a special case of a more general formulation, and data on blood pressure are analyzed in illustration. Secondly, an approximate likelihood is proposed and its accurate performance is examined numerically using examples of exponential regression and the analysis of several related 2×2 tables. In the latter example, the approximate score test has improved power over the Mantel-Haenszel test.