东京；佐藤贤一 估算纵向数据的不同系数，而不指定时空基线趋势。 （英语） Zbl 1390.62103号 J.Jpn.杂志。统计Soc。 47，第1期，第1-12页（2017年）。 小结：在本文中，我们开发了一种方法，用于估计协变量影响的不同系数，而无需建模时空基线趋势的形状。我们考虑的情况是，主要关注的是协变量的影响，而时空基线趋势虽然不可忽略，却是次要关注的。这与生存分析中Cox比例风险模型的情况类似。基函数用于对变化系数的形状进行建模，但对于时空基线趋势，不假设任何特定形状。在评估协变量的影响后，可以非参数地获得时空基线趋势的估计。 MSC公司： 62甲12 多元分析中的估计 62J10型 方差和协方差分析（ANOVA） 关键词：扩展增长曲线模型；GMANOVA和MANOVA模型的混合；妨害参数；同时置信区间；时空基线趋势；可变系数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Tonda}和\textit{K.Satoh}，J.Jpn。Stat.Soc.47，No.1，1--12（2017；Zbl 1390.62103） 全文： 内政部 参考文献： [1] Chinchilli，V.M.和Elswick，R.K.（1985）。MANOVA和GMANOVA模型的混合，Comm.Statist。理论方法，143075-3089·Zbl 0616.62094号 [2] Cox，D.R.（1972）。回归模型和生命表，J.Roy。统计师。Soc.序列号。B、 34、187-220年·Zbl 0243.62041号 [3] Hastie，T.和Tibshirani，R.（1993年）。变系数模型，J.Roy。统计师。Soc.序列号。B、 55，757-796·Zbl 0796.62060号 [4] Kollo，T.和von Rosen，D.（2005年）。荷兰施普林格高等多元统计与矩阵·Zbl 1079.62059号 [5] Potthoff，R.F.和Roy，S.N.（1964年）。《一种特别适用于增长曲线问题的广义多元方差分析模型》，Biometrika，51，313-326·Zbl 0138.14306号 [6] Rao，C.R.（1973）。线性统计推断及其应用，John Wiley，Inc.，纽约·Zbl 0256.6202号 [7] Satoh，K.和Tonda，T.（2016）。当基线的时间趋势未指定时，估计平衡增长曲线模型的回归系数，Amer。数学杂志。管理科学。，35, 183-193. [8] Satoh，K.和Yanagihara，H.（2010年）。增长曲线模型的变化系数估计，Amer。数学杂志。管理科学。，30, 243-256. ·Zbl 1311.62187号 [9] Schott，J.R.（2005）。《统计矩阵分析》，第2版，John Wiley&Sons，Inc.，纽约·Zbl 1076.15002号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。