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Denis H.Y.Leung。;王友根;朱敏

使用混合GEE方法进行纵向数据分析中的有效参数估计。 （英文） Zbl 1437.62523号

生物统计学 10，第3期，436-445（2009）.
摘要：广义估计方程（GEEs）方法为纵向数据的边际回归模型中的回归参数提供了一致的估计，即使工作相关性模型指定错误[K.-Y.梁和S.L.泽格，生物医药73，13-22（1986年；Zbl 0595.62110号)]. 然而，工作相关性模型的选择可能会严重影响GEE估计的效率。本研究通过使用经验似然法，提出了一种基于不同工作相关性模型的多个GEE组合的混合方法来解决这个问题[J.秦和J.无法无天《Ann.Stat.22》，第1期，300–325页（1994年；Zbl 0799.62049号)]. 分析表明，这种混合方法比使用错误指定的工作相关性模型的GEE更有效。此外，如果其中一个工作相关性结构正确地建模了主题内相关性，那么这种混合方法可以提供最有效的参数估计。在仿真中，在任何常用的工作相关模型下，混合方法的有限样本性能都优于GEE，并且在所研究的所有场景中几乎完全有效。使用275名印尼儿童呼吸道感染率的纵向研究数据说明了混合方法。

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MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

引文：

Zbl 0595.62110号;兹比尔0799.62049
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\textit{D.H.Y.Leung}等人，生物统计学10，No.3，436--445（2009；Zbl 1437.62523）
全文： 内政部

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