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PROPORTIONAL ODDS MODEL WITH LOG-CONCAVE DENSITY ESTIMATION

机译:具有对数凹入密度估计的比例赔率模型

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摘要

We add a log-concave qualitative constraint on the baseline distribution of the proportional odds model. A full maximum likelihood method is developed for the joint estimation of the regression parameters and densities. The asymptotic properties of the estimates are established. A likelihood ratio test is constructed to test the significance of the regression parameter. We also propose a Kolmogorov-Smirnov type test to assess the log-concavity of the baseline distribution. A simulation study and an application to data from the Chicago Healthy Aging Study show the usefulness of our method.
机译:我们在比例赔率模型的基线分布上添加了对数凹的定性约束。 为回归参数和密度的联合估计开发了完整的最大可能性方法。 建立了估计的渐近性质。 构建似然比测试以测试回归参数的重要性。 我们还提出了一个Kolmogorov-Smirnov型测试,以评估基线分布的日志凹面。 芝加哥健康老化研究中的数据仿真研究和对数据的应用表明了我们方法的有用性。

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