Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
Görüntüleme 22
İndirme 2
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Paylaş
Comparison Of Different Estimation Approaches In Rare Events Data
Yazar:  
Yıl:  
2021
Özet:

In social science researches, there may be cases where a category of the dependent variable is seen hundred times less (more) than the other category. Events like wars, mass migrations or coups in social sciences; an event of interest in binary variable(s) may have very low prevalence, resulting in low or even zero cell counts in one or two cells in the 2X2 tables of two factors. In this case, independent variable predict the dependent variable perfectly or almost perfectly, and this leads to an issue called complete or quasi-complete separation problem in statistical modelling. This study aims to compare three methods suggested in the literature for the quasi-complete separation in a real small dataset; penalized maximum likelihood (Firth-type), exact logistic regression and bayesian logistic regression. Methods were compared via odds ratios, odds’ standard error estimates, confidence intervals and statistical significance. Parameter estimates were obtained under three different models with binary and continuous variables. Results show that all methods can provide convergence in the presence of quasi-complete separation. In conclusion, bayesian logistic regression estimates tend to be superior than the other methods in terms of estimation of standard errors.

Anahtar Kelimeler:

Rare events,zero cell count,quasi-complate separation,bayesian logistic regression,penalized maximum likelihood

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler