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邢延春;徐丽丽;马文清;朱志川

具有未指定随机效应分布的纵向数据的条件混合GEE模型。 （英语） Zbl 1462.62470号

Commun公司。统计、理论方法 47，第4号，862-876（2018）.
摘要：在纵向研究中，提出了混合广义估计方程（mix-GEE），以提高固定效应估计器处理工作相关结构错误的效率。当主题特定效应是人们感兴趣的因素之一时，混合效应模型被广泛用于分析纵向数据。然而，现有的大多数方法都假设随机效应为正态分布，这可能会影响固定效应估计器的效率。本文基于mix-GEE和条件二次推理函数（CQIF）方法的优点，提出了一种条件混合广义估计方程（cmix-GEE）方法。我们的新方法的优点是，它不需要随机效应的正态性假设，并且可以适应同一集群内观测值之间的序列相关性。我们提出的方法的特点是，即使未正确指定工作相关结构，回归参数的估计也比CQIF更有效。此外，根据对一些混合比例的估计，可以识别出真正的工作相关矩阵。我们建立了固定效应参数估计的渐近结果。进行了仿真研究以评估我们提出的方法。

引用于1文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

EM算法;纵向数据;混合-GEE;随机效应
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Xing}等人，Commun。统计，理论方法47，No.4，862--876（2018；Zbl 1462.62470）
全文： 内政部

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