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霍尔，彼得;穆勒，汉斯·格奥尔格;姚、芳

用潜在高斯过程模拟稀疏广义纵向观测。 （英语） Zbl 05563365号

J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 统计方法。 70，第4号，703-723（2008）.
摘要：在纵向数据分析中，人们经常会遇到非高斯数据，这些数据是随着时间的推移重复收集的个人样本。重复观测可以是二项式、泊松或其他离散类型，也可以是连续的。重复测量的时间安排通常是稀疏和不规则的。我们为这些数据引入了一个潜在的高斯过程模型，建立了与函数数据分析的联系。提出的函数方法是非参数的，并且计算简单，因为它们不涉及可能性。我们针对这种情况开发了函数主成分分析，并演示了从稀疏观测值预测单个轨迹。这种方法可以处理缺失的数据，并导致对函数主成分得分的预测，而函数主成分分数在该模型中是随机效应。这些分数可以用于进一步的统计分析，例如推断、回归、判别分析或聚类。我们用原发性胆汁性肝硬化的纵向数据说明了这些非参数方法，并在模拟中表明，它们在与广义估计方程和广义线性混合模型的比较中具有竞争力。

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引用于51文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

二项式数据;本征函数;功能数据分析;函数主成分;预测;随机效应;重复测量;平滑的;随机过程

软件：

fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Hall}等人，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 《统计方法》。70，第4号，703--723（2008；Zbl 05563365）
全文： 内政部

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