马修·格拉(Matthew W.Guerra)。;贾斯汀·舒尔茨 关于具有指定边际均值和乘积相关性的过度分散随机变量模拟的说明。 (英语) Zbl 07653637号 美国统计局。 68,第2期,104-107(2014). 引用于2文件 MSC公司: 62至XX 统计 关键词:前依赖模型;相关离散数据;广义估计方程;纵向数据;一阶马尔可夫依赖;过度分散;产品相关性;模拟 软件:xtqls(xtql) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.W.Guerra}和\textit{J.Shults},《美国统计》第68卷,第2期,第104-107页(2014年;Zbl 07653637) 全文: 内政部 参考文献: [1] Christensen,R.,《多元、时间序列和空间数据的线性模型》(1997),纽约:Springer-Verlag出版社,纽约 [2] Christensen,R.,《复杂问题的平面答案:线性模型理论》(2011),纽约:施普林格出版社,纽约·Zbl 1266.62043号 [3] Devroye,L.,非均匀随机变量生成(1986),纽约:Springer-Verlag,纽约·Zbl 0593.65005号 [4] Efron,B.,基于非对称最大似然方法的泊松过度分散估计,美国统计协会杂志,87,98-107(1992)·Zbl 0781.62112号 [5] Emrich,L.J。;Piedmonte,M.R.,生成高维多元二进制变量的方法,美国统计学家,45302-304(1991) [6] 法雷尔,P.J。;Rogers Stewart,K.,《生成纵向相关二进制数据的方法》,《国际统计评论》,76,28-38(2008)·Zbl 1206.62148号 [7] Gabriel,K.R.,有序变量集的前相关分析,《数理统计年鉴》,33201-212(1962)·Zbl 0111.15604号 [8] Gange,S.J.,使用迭代比例拟合算法生成多元分类变量,美国统计学家,49,134-138(1995) [9] Guerra,M.W。;Shults,J。;J·阿姆斯特丹。;Ten-Have,T.,《二元纵向数据与时间相关协变量的分析》,《医学统计学》,31931-948(2012) [10] Lee,A.J.,《生成具有固定边际分布和特定关联度的随机二进制偏差》,美国统计学家,47,3,209-215(1993) [11] Liang,K.Y。;Zeger,S.L.,使用广义线性模型进行纵向数据分析,生物特征,73,13-22(1986)·Zbl 0595.62110号 [12] Nuñez-Antón,V。;Woodworth,G.G.,用不等间距观测和时间相关误差分析纵向数据,生物统计学,50,2,445-456(1994)·Zbl 0825.62775号 [13] Prentice,R.L.,《相关二元回归与每个二元观测的协方差》,生物统计学,44,1033-1048(1988)·Zbl 0715.62145号 [14] Qaqish,B.F.,用于模拟具有指定边缘均值和相关性的相关二元变量的多元二元分布族,生物统计学,90,455-63(2003)·Zbl 1034.62042号 [15] A.舒尔曼。;恒河,S.J。;奥姆斯比,C.G。;Johnston,R.G。;Lienhard,C.W。;Jolliffe,I.T.,《致编辑的信》,《美国统计学家》,50,280-282(1996) [16] Shults,J。;Chaganty,N.R.,使用准最小二乘法分析序列相关数据,生物统计学,541622-1630(1998)·Zbl 1058.62553号 [17] Shults,J。;Hilbe,J.,《准最小二乘回归》(2014),佛罗里达州博卡拉顿:查普曼和霍尔,佛罗里达州波卡拉顿·Zbl 1306.62031号 [18] 舒尔茨,J。;拉特克利夫,S。;Leonard,M.,《利用xtqls改进广义估计方程分析以实现Stata中的拟最小二乘法》,Stata Journal,7,147-166(2007) [19] 谢毅。;Zimmerman,D.L.,《具有可忽略失误的非平稳分类纵向数据的前相关模型:基于似然的推断》,《医学统计学》,32,3274-3289(2013) [20] Zeger,S.L。;Liang,K.Y。;Self,S.G.,《二元纵向数据与时间无关协变量的分析》,《生物统计学》,72,31-38(1985)·兹伯利0557.62076 [21] 齐默尔曼,D.L。;Nuñez-Antón,V.A.,《纵向数据的前相关模型》(2010),佛罗里达州博卡拉顿:查普曼和霍尔,佛罗里达州波卡拉顿 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。