March 1, 1989Open Access
역학 분석에서의 모델링 및 변수 선택.
Key Points
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Abstract
이 논문은 역학 데이터의 다변량 모델링에서의 문제를 개괄하고, 제안된 몇 가지 해결책을 검토합니다. 모델 선택 작업에 특별한 주의를 기울이며, 이 작업은 모델 형태 선택, 모델에 들어갈 변수 선택, 그리고 모델 내에서 이 변수들의 형태 선택을 포함합니다. 여러 결론이 도출되며, 그중: a) 모델 및 변수 형태는 적합성 검정 외에도 회귀 진단 절차에 따라 선택해야 하며; b) 기존 패키지 프로그램에서의 변수 선택 알고리즘, 예를 들어 일반적인 단계별 회귀는 잘못된 추정 및 효과 검정으로 이어질 수 있으며; c) 변수 선택은 유의성 검정 알고리즘보다 각 변수에 의해 생성된 혼란의 정도를 직접 추정하는 것이 더 낫습니다. 일반적으로, 효과를 추정하기 위해 모델을 사용하기 전에, 모델에 의해 암시된 가정이 데이터 및 이전 정보에 대해 평가되어야 합니다.