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Comparing performance between log-binomial and robust Poisson regression models for estimating risk ratios under model misspecification

机译:对数二项式和稳健的Poisson回归模型之间的性能比较以评估模型错误指定下的风险比率

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摘要

BackgroundLog-binomial and robust (modified) Poisson regression models are popular approaches to estimate risk ratios for binary response variables. Previous studies have shown that comparatively they produce similar point estimates and standard errors. However, their performance under model misspecification is poorly understood.
机译:背景对数二项式和鲁棒(修正)泊松回归模型是用于估计二进制响应变量风险比的流行方法。先前的研究表明,相对而言,它们会产生相似的点估计值和标准误差。但是,人们对它们在模型错误指定下的性能了解得很少。

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