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用于多变量二元数据的两种随机效应模型。

Two random effects models for multivariate binary data.

作者信息

McDonald B W

机构信息

Department of Mathematics, Royal Melbourne Institute of Technology, Australia.

出版信息

Biometrics. 1994 Mar;50(1):164-72.

PMID:8086599
Abstract

We consider two regression models for multivariate binary data in the case that the marginal success probabilities are unequal. The first model is based on an additive random effect operating on the probability scale. The second model assumes a discrete random effect operates on the logit scale. Consequently the interpretation of the regression parameters differs for the two models. Their use is illustrated by application to some dental data.

摘要

在边际成功概率不相等的情况下,我们考虑了两种用于多变量二元数据的回归模型。第一个模型基于在概率尺度上起作用的加性随机效应。第二个模型假设离散随机效应在对数尺度上起作用。因此,两种模型中回归参数的解释有所不同。通过应用于一些牙科数据说明了它们的用途。

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