Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Khả năng Cân Nhắc Marinal Theo Cặp Cho Mô Hình Bradley-Terry
Tóm tắt
Phân tích thống kê cho mô hình Bradley-Terry với liên kết logit và các hiệu ứng ngẫu nhiên thường trở nên phức tạp do các tích phân cao chiều khó xử lý liên quan đến khả năng hợp lý biên. Một phương pháp suy diễn dựa trên cách tiếp cận khả năng hợp lý biên theo cặp được đề xuất. Phương pháp này thuộc về lớp rộng của khả năng hợp lý tổng hợp và liên quan đến xác suất các cặp biên của các phản hồi. Những xác suất này được suy ra từ việc xấp xỉ hàm phân phối logistic bằng một hỗn hợp quy mô chuẩn. Hiệu suất của phương pháp này đã được đánh giá qua một nghiên cứu mô phỏng. Động lực chính của công việc này là dữ liệu về thằn lằn, trên đó phương pháp được đề xuất được minh họa.
Từ khóa
#mô hình Bradley-Terry #khả năng hợp lý biên #liên kết logit #hiệu ứng ngẫu nhiên #xác suất cặp biênTài liệu tham khảo
Bellio, R., and C. Varin. 2005. A pairwise likelihood approach to generalized linear models with crossed effects. Stat. Model., 5, 217–227.
Bradley, R. A., and M. E. Terry. 1952. Rank analysis of incomplete block designs: The method of paired comparisons. Biometrika, 39, 324–345.
Besag, J. E. 1975. Statistical analysis of non lattice data. Statistician, 24(2), 179–195.
Cox, D. R., and N. Reid. 2004. A note on pseudolikelihood constructed from marginal densities. Biometrika, 91, 729–737.
Crouch, A., and D. Spiegelman. 1990. The evaluation of integrals of the form \(\int {f(t)} {e^{ - {t^2}}}\). Application to logistic-normal models. J. Am. Stat. Assoc., 85, 464–469.
Drum, M. L., and P. McCullagh. 1993. REML estimation with exact covariance in the logistic mixed models. Biometrics, 49, 677–689.
Feddag, M. L., and S. Bacci. 2009. Pairwise likelihood for the longitudinal mixed Rasch model. Comput. Stat. Data Anal., 53, 1027–1037.
Firth, D. 2004. Bradley-Terry scaling with explanatory variables and incomplete data. Manchester Seminar, November 2.
Firth, D. 2005. Bradley-Terry model in R. J. Stat. Software, 12(1), 1–12.
Ford, L. R., Jr., 1957. Solution of a ranking problem from binary comparison. Am. Math. Monthly, 64, 28–33.
Kuk, Y. C., and D. N. Nott. 2000. A pairwise likelihood approach to analyzing correlated binary data. Stat. Probability Lett., 47, 329–335.
LeCessie, S., and J. C. van Houwelingen. 1994. Logistic regression for correlated binary data. App. Stat., 43, 95–108.
Lindsay, B. G. 1988. Composite likelihood methods. In Statistical inference from stochastic processes, Contemporary Mathematics 80, ed. N. U. Prablu, Providence, RI, American Mathematical Society. 221–239.
Monahan, J. F., and L. A. Stefanski. 1989. Normal scale mixture approximations to F*(z) and computation for the logistic-normal integral. In Handbook of the logistic distribution, ed. N. Balakrishnan, 529–540. New York, NY: Marcel Dekker.
R Development Core Team. 2005. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org.
Renard, D., G. Molenberghs, and H. Geys. 2004. A pairwise likelihood approach to estimation in multilevel probit models. Comput. Stat. Data Anal., 44, 649–667.
Whiting, M. J., D.M. Stuart-Fox, D. O’Connor, D. Firth, N. C. Bennet, and S. P. Blomberg. 2006. Ultraviolet signals ultra-aggression in a lizard. Anim. Behav., 72, 353–363.