A New Algorithm for Matched Case-Control Studies with Applications to Additive Models
A New Algorithm for Matched Case-Control Studies with Applications to Additive Models
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一种用于匹配病例对照研究的新算法及其在加性模型中的应用
DOI：
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发表时间：
1988
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Daryl Pregibon
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Trevor Hastie;Daryl Pregibon
Logistic模型通常用于分析匹配的病例对照数据。标准分析需要计算条件最大似然估计。我们提出了一个简单的算法，使用对角近似的（非对角）的权重矩阵来自牛顿-拉夫森方法。新算法的主要目的是利用迭代加权最小二乘程序拟合一般的加法，而不是简单的线性结构。
Logistic models are commonly used to analyze matched case-control data. The standard analysis requires the computation of conditional maximum likelihood estimates. We propose a simple algorithm that uses a diagonal approximation for the (non-diagonal) weight matrix deriving from the Newton-Raphson method. The primary purpose of the new algorithm is to exploit iterative reweighted least-squares procedures for fitting general additive rather than simple linear structure.
原发性内源性抑郁症的神经内分泌方面。
影响因子：
4.8
作者：
Rubin,RT;Wheeler,NC;Pregibon,D;Poland,RE
通讯作者：
Poland,RE