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陈建伟;Chi-Dean林

使用核平滑器在广义线性混合模型中建模连续辅助协变量数据。 （英语） Zbl 1205.62162号

生物。J。 52，第3期，362-376（2010）.
摘要：当主要暴露变量仅在研究对象的子集上进行评估时，通常在生物医学研究中收集辅助协变量数据。研究了存在连续辅助变量的广义线性混合模型（GLMM）的半参数估计似然估计。我们使用核平滑器来处理连续的辅助数据。当辅助变量可用且聚类大小不太小时，该方法可用于处理各种应用中缺失或测量错误的协变量数据问题。仿真研究结果表明，该方法优于忽略GLMM中随机效应和仅使用验证数据集中数据的方法。我们用最近一项环境流行病学研究的实际数据集来说明所提出的方法，该数据集是关于与早产相关的母亲血清1,1-二氯-2,2-双（对氯苯基）乙烯水平。

引用于2文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62G05型 非参数估计
62号02 生存分析和删失数据中的估计
65立方厘米60 统计中的计算问题（MSC2010）
92 C50 医疗应用（通用）
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

连续替代变量;估计伪似然函数;广义线性混合模型;内核平滑器;早产;桌子
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Chen}和\textit{C.-D.Lin}，Biom。J.52，No.3，362--376（2010；Zbl 1205.62162）
全文： 内政部

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