中心化保序回归：剂量-反应研究中的点估计与区间估计
统计方法学
2017-01-24 v1
摘要
单变量保序回归（IR）已用于剂量-反应和剂量探索研究中的非参数估计。IR的一个不良特性是其估计中普遍存在的分段常数延伸，而剂量-反应函数通常被假设为严格递增的。我们提出对IR的一个简单修正，称为中心化保序回归（CIR）。CIR的估计在剂量范围内部是严格递增的。在没有单调性违背的情况下，CIR和IR都返回原始观测值。数值检验表明，对于剂量-反应研究中典型的样本量以及真实的剂量-反应曲线，当发生单调性违背时，CIR相比IR在估计误差上提供了大幅降低。我们还开发了IR和CIR的解析区间估计，具有良好的覆盖性质。一个R包实现了这些点估计和区间估计。
引用
@article{arxiv.1701.05964,
title = {Centered Isotonic Regression: Point and Interval Estimation for Dose-Response Studies},
author = {Assaf P. Oron and Nancy Flournoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05964},
year = {2017}
}
备注
30 pages, 3 figures. Associated R package: GitHub assaforon/cir. Accepted for publication 1/2017. Exact reference to be added upon final publishing, Statistics in Biopharmaceutical Research, 2017