¿Cuándo es apropiado aplicar la probabilidad máxima ajustada de Firth y el FDR?Actualmente se ejecuta un modelo de Poisson en la personalidad del modelo lineal generalizado. La personalidad brinda la oportunidad de proporcionar estimaciones ajustadas de sesgo de Firth. Además, una vez que se ha ejecutado el modelo, tengo la opción de aplicar una Tasa de descubrimiento falso a cada efecto del modelo. Solo tenía curiosidad ... ¿cuándo debería usar estas opciones?
Re: ¿Cuándo es apropiado aplicar la Probabilidad Máxima Ajustada de Firth y FDR?En primer lugar, ver Ayuda > Libros > Montaje de modelos lineales . Hay mucha información sobre cómo ajustar e interpretar los GLMs.
El ajuste de sesgo de Firth tiene dos propósitos principales. El primer propósito es disminuir el sesgo y el error estándar de la estimación del parámetro al reducir la estimación hacia cero. Este problema es una preocupación con conjuntos de datos pequeños o cuando un predictor está asociado con un nivel en el caso de un GLM binomial (por ejemplo, regresión logística). El segundo propósito del método es resolver el problema o completar o casi separar en el caso de regresión logística.
El FDR es útil cuando tiene muchas pruebas t simultáneas (es decir, una estimación significativa).
