Quand est-il approprié d’appliquer le maximum de vraisemblance ajusté de Firth et le FDR ?Exécution actuelle d'un modèle de Poisson dans la personnalité du modèle linéaire généralisé. La personnalité offre la possibilité de fournir des estimations Firth ajustées au biais. De plus, une fois le modèle exécuté, j'ai la possibilité d'appliquer un taux de fausse découverte à chaque effet du modèle. J'étais simplement curieux... quand dois-je utiliser ces options ?
Re : Quand est-il approprié d'appliquer le maximum de vraisemblance ajusté de Firth et le FDR ?Tout d'abord, voyez Aide > Livres > Ajustement de modèles linéaires . Il existe de nombreuses informations sur l'ajustement et l'interprétation des GLM.
L’ajustement du biais de Firth a deux objectifs principaux. Le premier objectif est de réduire le biais et l’erreur type de l’estimation des paramètres en réduisant l’estimation vers zéro. Ce problème concerne les petits ensembles de données ou lorsqu'un prédicteur est associé à un niveau dans le cas d'un GLM binomial (par exemple, régression logistique). Le deuxième objectif de la méthode est de résoudre le problème de manière complète ou quasi-séparée dans le cas d'une régression logistique.
Le FDR est utile lorsque vous avez de très nombreux tests t simultanés (c'est-à-dire une estimation significative).
