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【2h】

Statistical learning techniques applied to epidemiology: a simulated case-control comparison study with logistic regression

机译：统计学习技术应用于流行病学：带有逻辑回归的模拟病例对照比较研究

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BackgroundWhen investigating covariate interactions and group associations with standard regression analyses, the relationship between the response variable and exposure may be difficult to characterize. When the relationship is nonlinear, linear modeling techniques do not capture the nonlinear information content. Statistical learning (SL) techniques with kernels are capable of addressing nonlinear problems without making parametric assumptions. However, these techniques do not produce findings relevant for epidemiologic interpretations. A simulated case-control study was used to contrast the information embedding characteristics and separation boundaries produced by a specific SL technique with logistic regression (LR) modeling representing a parametric approach. The SL technique was comprised of a kernel mapping in combination with a perceptron neural network. Because the LR model has an important epidemiologic interpretation, the SL method was modified to produce the analogous interpretation and generate odds ratios for comparison.
机译：背景当使用标准回归分析调查协变量交互作用和群体关联时，响应变量与暴露之间的关系可能难以表征。当关系为非线性时，线性建模技术不会捕获非线性信息内容。具有内核的统计学习（SL）技术能够解决非线性问题而无需进行参数假设。但是，这些技术不会产生与流行病学解释相关的发现。进行了模拟病例对照研究，以对比特定SL技术与代表参数方法的逻辑回归（LR）建模所产生的信息嵌入特征和分离边界。 SL技术包括与感知器神经网络结合的内核映射。因为LR模型具有重要的流行病学解释，所以对SL方法进行了修改以产生类似的解释并生成比值比以进行比较。

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