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A New Multilevel CART Algorithm for Multilevel Data with Binary Outcomes

机译：具有二元成果的多级数据的新型多级购物车算法

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The multilevel logistic regression model (M-logit) is the standard model for modeling multilevel data with binary outcomes. However, many assumptions and restrictions should be considered when applying this model for unbiased estimation. To overcome these limitations, we proposed a multilevel CART (M-CART) algorithm which combines the M-logit and single level CART (S-CART) within the framework of the expectation-maximization. Simulation results showed that the proposed M-CART provided substantial improvements on classification accuracy, sensitivity, and specific over the M-logit, S-CART, and single level logistic regression model when modeling multilevel data with binary outcomes. This benefit of using M-CART was consistently found across different conditions of sample size, intra-class correlation, and when relationships between predictors and outcomes were nonlinear and nonadditive.
机译：多级逻辑回归模型（M-Logit）是使用二进制结果建模多级数据的标准模型。 但是，在应用此模型以进行无偏见估计时，应考虑许多假设和限制。 为了克服这些限制，我们提出了一种多级推车（M-Cart）算法，该算法将M-Logit和单级推车（S-Cart）结合在期望最大化的框架内。 仿真结果表明，当用二进制结果建模多级数据时，所提出的M-Card在M-Logit，S-Card和单级逻辑回归模型上提供了大量改进。 使用M-Cart的这种益处始终存在于不同的样本大小，类相关性相关条件下以及预测器和结果之间的关系是非线性和非吸附的。

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