Testing goodness-of-fit in logistic case-control studies
病例对照研究中逻辑回归的拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究病例对照抽样下的逻辑回归检验，未讨论个体选择行为或经济选择机制，因此不据二元响应模型归入离散选择。
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病例对照研究中逻辑回归的拟合优度检验
- 研究问题
- 在病例对照抽样下，如何检验逻辑回归模型的拟合优度，并构造便于计算且能识别模型偏离的检验统计量？
- 方法与思路
- 作者利用两种竞争性核密度估计之间的差异构造统计量，并将其写成前瞻性逻辑回归最大似然拟合残差的二次型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验具有仿射不变性及经验特征函数表示，并在检验功效方面相较已有病例对照抽样检验表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对病例对照抽样如何进入检验推导、核带宽及临界值如何选择，以及功效比较覆盖哪些备择模型与样本设计。
- 阅读边界
- 来源为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；检验水平控制条件与具体功效结果未说明，不能据此认定对所有备择均占优。
原文摘要
We present a goodness-of-fit test for the logistic regression model under case-control sampling. The test statistic is constructed via a discrepancy between two competing kernel density estimators of the underlying conditional distributions given case-control status. The proposed goodness-of-fit test is shown to compare very favourably with previously proposed tests for case-control sampling in terms of power. The test statistic can be easily computed as a quadratic form in the residuals from a prospective logistic regression maximum likelihood fit. In addition, the proposed test is affine invariant and has an alternative representation in terms of empirical characteristic functions.