Ordinal outcomes: a cumulative probability model with the identity link and constrained optimization
Notice bibliographique
Résumé
We present here a study of ordinal outcomes with a cumulative probability model but we consider the identity link and a 'proportional' assumption. The logit link is often used with ordinal outcomes in health research literature. With the logit link, one obtains the proportional odds model where regression coefficients are functions of cumulative odds. Recent work shows that when the log link and appropriate constraints are used, one obtains the proportional probability model where regression coefficients are functions of cumulative probabilities. However, when the identity link and appropriate parameters constraints are used, one obtains regression coefficients that are cumulative probabilities. We refer to this model as the additive probability model (APM). In using the identity link, cumulative risk differences can be estimated, and the number needed to treat. For the APM, we present the model and its constraints. The Adaptive barrier method and Augmented Lagrangian are candidate constrained optimizers to determine the maximum likelihood estimates (MLEs). Simulations are conducted to compare optimizers across metrics: non-convergence rates, absolute log-likelihood difference, bias, root mean square error, and average optimization run time. Results of the simulation provide a suggested approach. We conclude with several examples and explorations including conditions for the uniqueness of the MLE and other features of the APM. This paper is primarily about introducing the APM and constrained optimization for determining its MLEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».