使用Copula回归对相关生物标志物的比率进行建模
统计方法学
2023-12-04 v1
摘要
将两个因变量的比率作为协变量的函数进行建模是观察性研究中经常追求的目标。尽管该主题在医学研究中具有高度相关性（生物标志物比率常被用作特定疾病的替代终点），但现有模型基于过度简化的假设，例如假设分量之间独立或严格正相关。本文填补了文献中的这一空白，提出了一个回归模型，其中两个分量的边缘分布通过Frank Copula连接。我们模型的一个关键特征是允许分量之间存在正相关和负相关，其中一个模型参数可直接解释为Kendall秩相关系数。我们从理论上研究了该方法，在模拟研究中评估了有限样本性质，并通过淀粉样蛋白-β和总tau蛋白生物标志物比率诊断阿尔茨海默病的应用证明了其有效性。
引用
@article{arxiv.2312.00439,
title = {Modeling the Ratio of Correlated Biomarkers Using Copula Regression},
author = {Moritz Berger and Nadja Klein and Michael Wagner and Matthias Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00439},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 6 figures, 5 tables