On multivariate binary outcomes copulas-regression problem

doi:10.1007/s42081-025-00322-0

2025-12-01

PRE

Youssef Handi *

Karim Oualkacha

Mhamed Mesfioui

DOI：10.1007/s42081-025-00322-0

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

多元二元数据在流行病学、生物学和金融等众多领域中经常遇到，由于其实际性和复杂依赖性，带来了独特的挑战。Copulas提供了一种灵活的框架，用于捕捉和建模随机变量之间的依赖关系，为分析此类数据提供了一种有前景的方法。在本项工作中，我们提出了一种基于Copulas的联合回归方法，以研究二元响应变量向量和协变量集之间的关系，旨在为多元二元结果的成功预测概率提供统一且灵活的建模。为了获得建模灵活性，所提出的方法假设：i) 二元响应变量的边缘分布通过Copula模型依赖于协变量，ii) 结果的依赖性也通过Copula模型来捕捉。包括多元潜在probit模型和logistic模型在内的多种联合回归模型均属于所提出的框架。我们给出了多元二元结果预测概率估计量的闭式表达式，并推导了其渐近性质（弱收敛和i.i.d.表示）。我们通过进行模拟研究和对西方协作组研究（WCGS）队列的分析，验证了所提出方法的有效性。为评估冠状动脉心脏病和角膜弓（两个二元结果）以及包括年龄、BMI、收缩压和舒张压以及吸烟习惯在内的一组协变量的风险。

Keyword:

Copula-based regression

Dependent binary outcomes

Nonlinear dependencies

Vine copulas