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一种用于推断配对设置中二元数据边际特征的可重复稳健似然方法。

A reproducible robust likelihood approach to inference about marginal characteristics of binary data in paired settings.

作者信息

Tsou Tsung-Shan

机构信息

Institute of Statistics, National Central University, Taoyuan City, Taiwan.

出版信息

Stat Methods Med Res. 2020 Jan;29(1):282-292. doi: 10.1177/0962280219832232. Epub 2019 Feb 27.

DOI:10.1177/0962280219832232
PMID:30813835
Abstract

We introduce a robust likelihood approach to inference about marginal distributional characteristics for paired data without modeling correlation/joint probabilities. This method is reproducible in that it is applicable to paired settings with various sizes. The virtue of the new strategy is elucidated via testing marginal homogeneity in paired triplet scenario. We use simulations and real data analysis to demonstrate the merit of our robust likelihood methodology.

摘要

我们引入一种稳健似然方法,用于在不对相关性/联合概率进行建模的情况下推断配对数据的边际分布特征。该方法具有可重复性,因为它适用于各种规模的配对设置。通过在配对三元组场景中检验边际同质性来阐明新策略的优点。我们使用模拟和实际数据分析来证明我们稳健似然方法的优点。

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