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基于多元t分布的截尾响应混合效应模型的似然推理。混合效应模型通常用于拟合纵向或重复测量数据。例如,由于所用分析的定量限制,当反应被截取时,会出现并发症。尽管正态分布通常被假定为随机效应和残差,但这种假设使得推断容易受到异常值的影响。由于对异常值的敏感性以及随机效应和残差对重尾分布的需要,我们开发了基于多元Student-t分布的截尾响应线性和非线性混合效应模型(NLMEC/LMEC)的似然推理。提出了一种计算NLMEC/LMEC最大似然估计的ECM算法,该算法以固定效应的标准误差和精确的似然值作为副产品。该算法在E-step使用封闭形式的表达式,该表达式依赖于截断多元t分布的均值和方差公式。在mectlr包中实现了该算法。对近期艾滋病病毒载量进行纵向分析。此外,还进行了仿真研究,以检验所提出方法的性能,并与Vaida和Liu(2009)的方法进行了比较。


zbMATH中的参考文献(参考文献15条,1标准件)

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  1. 王万伦;林聪一:通过混合(t)因子分析仪对多重删失数据进行稳健聚类(2022)
  2. 克里斯蒂安,加拉。;林宗一;王万伦;Lachos,Víctor H.:基于递归关系的折叠和截断多元Student-(t)分布的矩(2021)
  3. 拉科斯,维克托H。;普拉茨,马科斯O。;Dey,Dipak K.:Heckman selection-(t)模型:通过EM算法进行参数估计(2021)
  4. 舒马赫,费尔南达L。;戴伊,迪帕克·K。;Lachos,Victor H.:具有斜态正态分布尺度混合的非线性混合效应模型的近似推论(2021)
  5. 拉霍斯,维克托·H。;卡布拉尔,塞尔索R.B。;普拉茨,马科斯O。;Dey,Dipak K.:基于Student-(t)分布混合的删失数据的灵活回归建模(2019)
  6. 马托斯,拉里萨A。;卡斯特罗,路易斯·M。;卡布拉尔,塞尔索R.B。;Lachos,Víctor H.:删失响应下基于学生-(t)分布的多元测量误差模型(2018)
  7. 拉霍斯,维克托·H。;莫雷诺,埃德加·J·López;陈坤;Cabral,Celso Rômulo Barbosa:使用多元学生分布(t)分布对删失数据进行有限混合建模(2017)
  8. 马托斯,拉里萨A。;卡斯特罗,路易斯·M。;Lachos,Víctor H.:用于HIV病毒载量的不定期观察重复测量的审查混合效应模型(2016)
  9. 田玉珠;李二千;田茂泽:具有删失和协变量误差的混合效应模型的贝叶斯联合分位数回归(2016)
  10. 袁海景;Yang,Fengkai:截尾学生(t)线性回归模型的非迭代贝叶斯抽样算法(2016)
  11. 卡斯特罗,路易斯·毛里西奥;科斯塔,丹尼斯·赖斯;普拉茨,马科斯·奥利维拉;Lachos,Victor Hugo:Tobit验证性因素分析的基于似然推理的多元学生(t)分布(2015)
  12. 罗查,古斯塔沃H.M.A。;阿雷利亚诺·瓦勒,雷纳尔多·B。;Loschi,Rosangela H.:稳健删失变量误差模型中的最大似然法(2015)
  13. 科斯塔特区。;拉霍斯,V.H。;巴赞。;多变量分析法(Tobvedo.2014验证性因素分析)
  14. 普拉茨,马科斯O。;科斯塔,丹尼斯R。;Lachos,Victor H.:具有(t)-链接的相关二进制数据的广义线性混合模型(2014)
  15. 马托斯,拉里萨A。;普拉茨,马科斯O。;陈明辉;Lachos,Victor H.:使用多元-(t)分布对具有截尾响应的混合效应模型的基于似然的推断(2013)