Ordinal outcomes: A cumulative probability model with the log link and an assumption of proportionality
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Notice bibliographique
Résumé
We present here a study of ordinal outcomes with a cumulative probability model. In particular, we consider the log link with the assumption of proportionality. The logit link is currently the most widely used link with ordinal outcomes in the health research literature. With the logit link, one obtains regression coefficients that are functions of odds. When the log link is used, one obtains regression coefficients that are functions of probabilities. While odds might be preferred with certain studies that are retrospective, many health researchers may prefer to have direct statements about probabilities. There are two classes of models with the log link analogous to those with the logit link. We will call these two classes the Proportional Probability Model (PPM) and the Log Cumulative Probability Model (LCPM). These models introduce a challenge not seen with the logit link models. The log link models have constraints on the parameter space. We must insist that the maximum likelihood estimate (MLE) satisfy these constraints. We present conditions for the uniqueness of the MLE and we present other features of the MLE. Several examples and several closed form expressions for the MLE are presented. While this paper is primarily about the PPM, our R package lcpm contains functions to fit both the PPM and the LCPM.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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