logistic回归系数可信区间估计及假设检验的三种方法比较

摘要：

目的:比较logistic回归分析中估计回归系数可信区间及假设检验的三种方法.方法:从理论上介绍Wald、Bootstrap和轮廓似然三种方法,比较其应用前提.应用Monte-Carol模拟方法,分别产生自变量为二分类变量和连续型变量的二分类logistic分析数据,比较三种方法的准确性和稳定性.结果:无论自变量为连续型或二分类变量,Bootstrap法和轮廓似然法的检验效能均高于Wald法,该差异在小样本情形下更为明显.但Bootstrap方法的稳定性较差,对I类错误的控制也欠佳.结论:轮廓似然方法最为稳健,能严格控制I类错误率,且检验效能优于Wald方法,值得推荐.

关键词：logistic回归、可信区间、Monte-Carlo模拟

所属期刊栏目：25

分类号：R311(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金;广东省自然科学基金

在线出版日期：2012-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：393-396