FIRTH 조정된 최대 가능성과 FDR을 적용하는 것이 언제 적절한가요?현재 일반화 선형 모델 성격에서 포아송 모델을 실행하고 있습니다. 성격은 Firth Bias-Adjusted Estimates를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한 모델이 실행된 후에는 각 모델 효과에 잘못된 발견 비율을 적용할 수 있는 옵션이 있습니다. 그냥 궁금해서요...언제 이 옵션을 사용해야 하나요?
Re: FIRTH 조정된 최대 가능성과 FDR을 적용하는 것이 언제 적절한가요?우선, 참조 돕다 > 서적 > 선형 모델 피팅 . GLM을 맞추고 해석하는 방법에 대한 많은 정보가 있습니다.
1차 바이어스 조정에는 두 가지 주요 목적이 있습니다. 첫 번째 목적은 추정치를 0으로 축소하여 모수 추정치의 편향과 표준 오차를 줄이는 것입니다. 이 문제는 작은 데이터 세트에서 발생하거나 이항 GLM(예: 로지스틱 회귀)의 경우 예측 변수가 한 수준과 연관되어 있는 경우에 발생합니다. 이 방법의 두 번째 목적은 문제를 해결하거나 로지스틱 회귀의 경우 완전하거나 준분리하는 것입니다.
FDR은 동시 t-검정(즉, 유의미한 추정치)이 매우 많은 경우에 유용합니다.
