广义线性模型 (GLM) 中的比例优势模型提供了用于分析有序分类响应变量的框架。它与数学和统计原理兼容，并在各种现实场景中都有应用。
比例赔率模型简介
比例优势模型是一种逻辑回归模型，用于分析序数响应变量。在 GLM 中，它扩展了二元逻辑回归的概念来处理有序类别。该模型假设响应落入特定类别与所有较低类别的几率在不同级别的预测变量之间成比例。
与广义线性模型的兼容性
比例优势模型是广义线性模型系列的一部分，使其与 GLM 的基本原理兼容。它利用链接函数和指数分布族将预测变量与响应变量相关联。该模型的参数是通过最大似然估计来估计的，这与 GLM 中使用的估计方法一致。
比例赔率模型的数学基础
比例赔率模型的数学基础在于累积赔率及其与预测变量的关系的公式。它涉及使用对数赔率和链接函数来建立预测变量与落入或低于某一类别的累积赔率之间的线性关系。
统计解释和推断
从统计角度来看，比例赔率模型可以解释预测变量对较高类别响应的赔率的影响。它还通过似然比检验和拟合优度统计等方法促进假设检验和整体模型拟合的评估。
实际应用
比例赔率模型在医疗保健、社会科学和营销等不同领域都有应用。它可用于分析临床试验中的患者结果、预测客户满意度水平以及了解调查和问卷中的顺序偏好。