論文の概要: Logistic Regression Equivalence: A Framework for Comparing Logistic Regression Models Across Populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13330v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 15:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 13:48:59.036414
• Title: Logistic Regression Equivalence: A Framework for Comparing Logistic Regression Models Across Populations
• Title（参考訳）: Logistic Regression Equivalence: 人口全体でのロジスティック回帰モデルの比較フレームワーク
• Authors: Guy Ashiri-Prossner, Yuval Benjamini
• Abstract要約: 本研究は, 個体群差に対する既定寛容レベルの同値試験が, 推論の精度を高めることを論じる。 診断データについては、等価モデルと等価でないモデルの例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.518012967046983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we discuss how to evaluate the differences between fitted logistic regression models across sub-populations. Our motivating example is in studying computerized diagnosis for learning disabilities, where sub-populations based on gender may or may not require separate models. In this context, significance tests for hypotheses of no difference between populations may provide perverse incentives, as larger variances and smaller samples increase the probability of not-rejecting the null. We argue that equivalence testing for a prespecified tolerance level on population differences incentivizes accuracy in the inference. We develop a cascading set of equivalence tests, in which each test addresses a different aspect of the model: the way the phenomenon is coded in the regression coefficients, the individual predictions in the per example log odds ratio and the overall accuracy in the mean square prediction error. For each equivalence test, we propose a strategy for setting the equivalence thresholds. The large-sample approximations are validated using simulations. For diagnosis data, we show examples for equivalent and non-equivalent models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サブ人口間の適合ロジスティック回帰モデルの違いを評価する方法について論じる。 私たちのモチベーションは、性別に基づくサブ人口が別々のモデルを必要としない場合、学習障害のコンピュータ診断を研究することである。 この文脈では、集団間の差のない仮説の意義テストは、大きな分散とより小さなサンプルがヌルを消さない確率を増加させるので、逆のインセンティブを与える可能性がある。 本研究は, 個体群差に対する既定寛容レベルの同値試験が, 推論の精度を高めることを論じる。 本研究では,各テストがモデルの異なる側面,すなわち回帰係数における現象の符号化方法,サンプル対数比における個々の予測,平均二乗予測誤差における総合的精度などに対処する等価性テストのカスケードセットを開発する。 各等価テストに対して、等価閾値を設定するための戦略を提案する。 大きなサンプル近似はシミュレーションを用いて検証される。 診断データには等価および非等価モデルの例を示す。

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