夏洛特·杜古德;阿比丘·克里奇（Amna Abichou-Klich）;勒内·埃科查德;法比安·苏蒂尔 混合效应分类模型的轨迹聚类：考虑分类不确定性的推断。 （英语） Zbl 1531.62059号 统计医学。 42，第25号，4570-4581（2023）. 理学硕士： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：分类;置信区间;纵向数据;混合效应模型;SEM-CEM算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Dugord}等人，Stat.Med.42，No.25，4570--4581（2023；Zbl 1531.62059） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] NaginDS、OdgersC。临床研究中基于群体的轨迹建模。《临床心理学年鉴》。2010;6:109‐138. [2] 克罗地亚皮克尔萨。多元和纵向结果的潜在混合模型。方法医学研究2010；19(3):271‐289. doi:10.1177/0962280209105016 [3] KlichA、EcochardR、SubtilF。轨迹分类中的组内差异不相等。统计医学2018；37(28):4155‐4166. 数字对象标识代码：10.1002/sim.7921 [4] SubtilF、BoussariO、BastardM、EtardJF、EcochardR、GénoliniC。纵向计数或二进制度量的混合建模的替代分类。2017年统计方法医学研究；26:453‐470. doi:10.1177/0962280214549040 [5] KlichA、EcochardR、SubtilF。使用混合分类模型的轨迹聚类。统计医学2021；40:1‐15. [6] 瓜弗特·塞勒克斯。聚类分析中混合和分类最大似然的比较。J统计计算模拟。1993;47:127‐146. [7] 瓜弗特·塞勒克斯。一种用于聚类的分类EM算法和两种随机版本。计算统计数据分析。1992;14:315‐332. ·Zbl 0937.62605号 [8] DempsterAP，LairdN，RubinDB。通过EM算法从不完整数据中获得最大似然。J Roy Stat Soc B.1977年；39(1):1‐38. ·兹比尔0364.62022 [9] McLachlanGJ，KrishnanT。EM算法和扩展。第2版，纽约：John Wiley&Sons出版社；2007 [10] PinheiroJC、BatesDM。S和S‐PLUS中的混合效应模型。纽约：Springer；2000. ·Zbl 0953.62065号 [11] 鲁宾数据库。调查中无应答的多重插补。纽约：John Wiley&Sons；2004年·2007年6月10日 [12] 塞莱克斯G，迪博尔特J。SEM算法：一种概率教师算法，源自混合问题的EM算法。计算统计Q.1985；2:73‐82. [13] BiernackiC、CeleuxG、GoavertG。为EM算法选择初始值，以获得多元高斯混合模型中的最大似然。计算统计数据分析。2003;41:561‐575. ·Zbl 1429.62235号 [14] DialloTMO、MorinAJS、LuHZ。潜在方差-方差和残差矩阵的错误指定对增长混合模型类枚举精度的影响。结构Equ模型。2016;23(4):507‐531. [15] KimES，WangY。潜在类之间存在测量非方差的增长混合模型和二阶增长混合模型的类枚举和参数恢复。前心理医生。2017;8:1499. [16] SoullierN.非重复部分插补倍数Traitement de la non-réponse；2012http://www.jms网站‐插图.fr/2012/S06_3_ACTE_SOULLIER_JMS2012.PDF [17] HeggesethBC，JewellNP。多元高斯混合中协方差错误指定对估计和推断的影响：纵向建模的应用。统计医学2013；32:2790‐2803. [18] BoissonatP、GailladS、MercierC等。早期减少环孢素对心脏移植患者肾功能的影响：一项法国随机对照试验。轨迹。2012;13(231):231. doi:10.1186/1745‐6215‐13‐231 [19] MaringwaJT，GeysH，ShkedyZ等。半参数混合模型和同时置信带在心血管安全性实验中的应用，纵向数据。生物医药统计杂志2008；18:1043‐1062. 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。