Conditional Logistic Regression With Longitudinal Follow-up and Individual-Level Random Coefficients: A Stable and Efficient Two-Step Estimation Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of data generated by animal habitat selection studies, by family studies of genetic diseases, or by longitudinal follow-up of households often involves fitting a mixed conditional logistic regression model to longitudinal data composed of clusters of matched case-control strata. The estimation of model parameters by maximum likelihood is especially difficult when the number of cases per stratum is greater than one. In this case, the denominator of each cluster contribution to the conditional likelihood involves a complex integral in high dimension, which leads to convergence problems in the numerical maximization. In this article we show how these computational complexities can be bypassed using a global two-step analysis for nonlinear mixed effects models. The first step estimates the cluster-specific parameters and can be achieved with standard statistical methods and software based on maximum likelihood for independent data. The second step uses the EM-algorithm in conjunction with conditional restricted maximum likelihood to estimate the population parameters. We use simulations to demonstrate that the method works well when the analysis is based on a large number of strata per cluster, as in many ecological studies. We apply the proposed two-step approach to evaluate habitat selection by pairs of bison roaming freely in their natural environment. This article has supplementary material online.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle