Homogeneity tests and interval estimations of the risk difference between two groups are of general interest under paired Bernoulli settings with the presence of stratification effects. Dallal [1] proposed a model by parameterizing the probability of an occurrence at one site given an occurrence at the other site. Based on this model, we propose three test statistics and evaluate their performances regarding type I error controls and powers. Confidence intervals of a common risk difference with satisfactory coverage probabilities and interval length are constructed. Our simulation results show that the score test is the most robust and the profile likelihood confidence interval outperforms other methods proposed. Data from a study of acute otitis media is used to illustrate our proposed procedures.


翻译:同质性检验和风险差异区间估计在存在分层效应的配对伯努利设置下具有普遍意义。Dallal [1] 提出了一个模型,通过参数化给定另一个位置上出现情况时一个位置上出现情况的概率来描述数据。基于该模型,我们提出了三个检验统计量,并评估了它们在严格的I型误差控制和功效方面的表现。建立了有令人满意的覆盖概率和区间长度的共同风险差异的置信区间。我们的模拟结果表明,评分检验最为稳健,而轮廓似然置信区间优于其他提出的方法。使用急性中耳炎研究的数据来阐明我们提出的程序。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2023年1月29日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2021年12月9日
【KDD2021】图神经网络,NUS- Xavier Bresson教授
专知会员服务
62+阅读 · 2021年8月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员