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混合效应logistic回归模型中随机效应参数的经验Bayes估计。 (英语) Zbl 1059.62509号

小结:我们扩展了一种在随机截距和斜率logistic回归模型下估计随机效应参数的方法,以包括标准误差,从而包括置信区间。该过程需要进行数值积分,以得出随机效应参数的后验贝叶斯(EB)估计及其相应的后验标准误差。我们纳入了由于以下原因导致的标准误差的调整R.卡斯D.斯特菲[J.Am.Stat.l Assoc.84,717–726(1989)]解释了估算随机效应分布方差分量时的可变性。在评估卫生保健提供者的成人肺炎死亡率时,将其与惩罚准似然(PQL)近似法进行比较N.E.布雷斯洛D.G.克莱顿【美国统计协会期刊88,第421号,9–25(1993;Zbl 0775.62195号)]和贝叶斯方法。为了与文献中先前报道的EB方法进行比较,我们将这些方法应用于之前使用估计方程EB方法分析的交叉试验数据瓦克劳硕士K.-Y.梁【《医学总汇》第13卷第541–551页(1994年)】。我们还进行了仿真,以比较所提出的KS和PQL方法。这两种方法导致具有类似渐近偏差的随机效应参数的EB估计。然而,对于许多集群规模较小的集群,就随机效应估计的标称95%置信区间的覆盖率而言,所提出的KS方法优于PQL程序。对于较大的簇和少数簇,PQL方法的性能优于KS调整。这些模拟结果与数据分析结果在一定程度上一致。

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62C12号机组 经验决策程序;经验贝叶斯程序
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
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