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Farhad Shokoohi;马哈茂德·托拉比

结合时间序列和横截面数据方法的半参数小面积估计。 （英语） Zbl 1402.62209号

澳大利亚。N.Z.J.统计。 60，第3期，323-342（2018）.
小结：在调查抽样中，关于向子组（称为小区域）分配资源或确定人口中具有特定属性的子组的决策应基于可靠的估计。然而，收集信息的规模通常与这些子组不同；因此，估计只能在更精细的数据上获得。参数混合模型通常用于小面积估计。然而，在某些实际情况下，预测因素和响应之间的关系可能不是线性的。最近，针对模型的固定部分，提出了使用广义线性混合模型（GLMM）和惩罚样条（P样条）回归模型进行小面积估算，以分析正常和非正常横截面响应。然而，在许多情况下，小范围内的响应随着时间的推移是连续依赖的。这种情况可以通过患者每年就诊次数的数据集来证明在加拿大马尼托巴省不同地区寻求哮喘治疗。在可能预测哮喘患者就诊的协变量（如年龄、遗传和环境因素）可能与反应没有线性关系的情况下，需要新的模型来分析这些数据集。在当前的工作中，我们使用时间序列和横截面数据方法，提出了GLMMs下小面积估算的P样条回归模型。我们提出的模型涵盖了正常和非正常响应。特别地，利用最大似然估计方法来估计模型参数，研究了小面积参数的经验最佳预测因子及其相应的预测区间。使用一些模拟以及分析两个实际数据集（降水和哮喘）来评估所提方法的性能。

引用于1文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

数据克隆;指数族;最大似然估计;惩罚样条;随机效应
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Shokoohi}和\textit{M.Torabi}，澳大利亚。N.Z.J.Stat.60，No.3，323--342（2018；Zbl 1402.62209）
全文： 内政部

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