遗传关联研究中相关二值数据分析的复合似然比方法

似然函数代表了在数据和概率模型背景下的统计证据。大量理论已证明，不同参数值的证据强度可以通过似然曲线上不同点处的似然比来解释。然而，似然函数可能是未知的或难以计算的；例如，在大型多代家系中具有二值结果的遗传关联研究。复合似然是使用真实似然的一种便捷替代方案，本文我们展示复合似然具有有效的证据解释。我们证明，经过稳健调整的复合似然具有两个大样本性能性质，能够可靠地评估似然曲线上不同值的相对证据：(1) 复合似然函数将以任意大的因子支持真值而非假值；(2) 以高概率支持假值而非真值的概率很小且有界。通过广泛的模拟研究，以及在大型复杂家系中阅读障碍的遗传关联分析，我们展示了复合方法能够产生有效的统计推断。结果与使用广义估计方程的分析进行了比较，显示出相似的推断结果，但复合方法得到了一个完整的似然解，提供了额外的补充信息。