舒马赫，费尔南达·L。;费雷拉（Clécio S.Ferreira）。;马科斯·普拉特斯。;阿尔贝托·拉科斯;维克托·拉科斯（Victor H.Lachos）。 新型冠状病毒肺炎死亡数据的鲁棒非线性混合效应模型。 （英语） Zbl 07342179号 统计接口 14，编号1，49-57（2021）. 小结：由于以下几个固有特征，对复杂纵向数据（如新型冠状病毒肺炎死亡）的分析具有挑战性：（i）具有不同衰减模式的相似形状剖面；（ii）每个国家内重复测量之间无法解释的差异，可能被解释为集群数据，因为它们是在大致相同的时间从同一个国家获得的；以及（iii）响应变量中可能包含的偏态、离群值或偏态重尾噪声。本文基于偏态正态分布的尺度混合类，构建了一个稳健的非线性混合效应模型，用于对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）死亡进行建模，该模型允许分析员在同时存在上述特征的情况下对此类数据进行建模。提出了一种有效的EM型算法来进行模型参数的最大似然估计。bootstrap方法用于确定单个非线性剖面的固有特征，例如预测死亡的置信区间和拟合曲线。具体目标是对一些拉丁美洲国家的新冠肺炎死亡曲线进行建模，因为该地区是新的疾病中心。此外，由于混合效应框架借用了人口平均效应的信息，在我们的分析中，我们包括了欧洲和北美一些处于新冠肺炎死亡曲线更高级阶段的国家。 引用于三文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：冠状病毒病;EM算法;偏斜正态分布的尺度混合 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.L.Schumacher}等人，统计接口14，No.1，49-57（2021；Zbl 07342179） 全文： 内政部 arXiv公司