一种修正的净重新分类改善统计量

连续净重新分类改善（NRI）统计量是一种流行的模型变更度量，旨在评估风险预测模型中新因子的增量价值。文献中已指出的两个显著统计问题使该度量的效用受到质疑：（1）它不是适当的评分函数；（2）在检验新因子是否对风险模型有贡献时，它具有高假阳性率。针对二分类响应回归模型，本文探讨了这些问题，并基于似然得分残差提出对连续NRI的修正以解决这些问题。在嵌套模型框架下，修正后的NRI可视为两个风险模型之间的距离度量。使用前列腺癌数据说明了修正NRI的应用。