×

二进制响应广义线性混合模型中的随机概念错误指定。 (英语) Zbl 1384.62274号

摘要:我们研究了二元响应广义线性混合模型中存在随机概念模型错误指定时参数的极大似然估计的性质。进一步利用最初设计用于检测一般随机效应误指定的现有工作中提出的测试,我们能够揭示真实随机概念分布如何偏离假设。除了与现有方法相比的这一进步外,我们还提供了理论上的见解,以了解拟议的测试在何时以及为什么识别某些形式的错误规范方面的能力较低。进行了大样本数值研究和有限样本模拟实验来说明理论结果。

MSC公司:

62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Agresti A、Caffo B、Ohman-Strickland P(2004)随机效应分布的错误指定降低了效率的示例,以及可能的补救措施。计算统计数据分析47:639-653·兹比尔1429.62483 ·doi:10.1016/j.csda.2003.12.009
[2] Alonso A,Litière S,Molenberghs G(2008)检测广义线性混合模型随机效应结构中错误规格的测试系列。计算统计数据分析52:4474-4486·Zbl 1452.62532号 ·doi:10.1016/j.csda.2008.02.033
[3] Azzalini A(1985)包含正态分布的一类分布。扫描J统计12:171-178·Zbl 0581.62014号
[4] Bartolucci F、Belotti F、Peracchi F(2015)面板数据广义线性模型中时间不变未观测异质性的测试。《经济学杂志》184:111-123·Zbl 1332.62308号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2014.09.002
[5] Bartolucci F,Bacci S,Pigini C(2015),聚类二进制和有序响应的有限混合逻辑模型的错误指定测试。MPRA论文64220,慕尼黑大学图书馆·Zbl 1062.62081号
[6] Butler SM,Louis TA(1992)非参数先验随机效应模型。统计医学11:1981-2000·doi:10.1002/sim.4780111416
[7] Caffo B,Ming-Wen A,Rohde C(2007),使用混合法线的二进制结果的灵活随机截距模型。计算统计数据分析51:5220-5235·Zbl 1445.62191号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.09.031
[8] Chen J,Zhang D,Davidian M(2002)具有灵活随机效应分布的广义线性模型的Monte Carol EM算法。生物统计学3:347-360·Zbl 1135.62355号 ·doi:10.1093/biostatistics/3.3.347
[9] Claeskens G,Hart JD(2009),混合模型中的优良性测试。测试18:213-239·Zbl 1203.62076号 ·doi:10.1007/s11749-009-0148-8
[10] Cytel Software,Inc.(2012)Proc-LogXact 7.0适用于SAS用户。剑桥Cytel软件公司
[11] Drikvandi R,Verbeke G,Molenberghs G(2016)混合模型中随机效应分布的诊断错误。生物计量学。doi:10.1111/biom.12551·Zbl 1366.62213号 ·doi:10.1111/biom.12551
[12] Efendi A、Drikvandi R、Verbeke G、Molenberghs G(2014)混合模型中随机效应分布的良好检验。统计方法医学研究doi:10.1177/0962280214564721·doi:10.1177/0962280214564721
[13] Fitzmaurice GM,Laird NM,Ware JH(2004)应用纵向分析。纽约威利·Zbl 1057.62052号
[14] Follmann DA,Lambert D(1989)非参数混合广义logistic回归。美国统计协会杂志84:295-300·doi:10.1080/01621459.1989.10478769
[15] Grilli L,Rampichini C(2015)《多级模型中随机效应的规范:综述》。质量49:967-976·doi:10.1007/s11135-014-0060-5
[16] Gustafson P(1996)共轭混合模型中混合分布错误指定的影响。加拿大统计局24:307-318·Zbl 0863.62021号 ·doi:10.2307/3315741
[17] 豪斯曼JA(1978)《计量经济学规范测试》。计量经济学46:1251-1271·Zbl 0397.62043号 ·doi:10.2307/1913827
[18] Heagerty PJ,Kurland BF(2001)错误指定的最大似然估计和广义线性混合模型。生物特征88:973-985·兹比尔0986.62060 ·doi:10.1093/biomet/88.4.973
[19] Huang X(2009)二元响应广义线性混合模型中随机效应模型指定错误的诊断。生物统计学65:361-368·兹比尔1165.62351 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2008.01103.x
[20] Huang X(2011)通过粗化数据检测随机效应模型错误指定。计算统计数据分析55:703-714·Zbl 1247.62194号 ·doi:10.1016/j.csda.2010.06.012
[21] Huang X(2013)使用缺失数据检验线性混合模型中的随机效应。统计Sin 23:1043-1070·Zbl 06202697号
[22] 蒋J(2007)线性和广义线性混合模型及其应用。统计学中的斯普林格系列。纽约州施普林格·Zbl 1152.62040号
[23] Kleinman KP,Ibrahim JG(1998)广义线性混合模型的半参数贝叶斯方法。统计医学17:2579-2596·doi:10.1002/(SICI)1097-0258(19981130)17:22<2579::AID-SIM948>3.0.CO;2-P型
[24] Komárek A,Lesaffre E(2008)作为随机效应分布的惩罚高斯混合广义线性混合模型。计算统计数据分析52:3441-3458·Zbl 1452.62538号 ·doi:10.1016/j.csda.2007.10.024
[25] Lee KJ,Thompson SG(2008)随机效应分布的灵活参数模型。统计医学7:418-434·数字对象标识代码:10.1002/sim.2897
[26] Lesperance M,Saab R,Neuhaus J(2014)具有随机截距和斜率的logistic回归混合模型中混合分布的非参数估计。计算统计数据分析71:211-219·Zbl 1471.62111号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.05.014
[27] Lin X,Carroll RJ(2001),聚类数据的半参数回归。生物特征88:1179-1185·Zbl 0994.62031号 ·doi:10.1093/biomet/88.4.1179
[28] Litière S,Alonso A,Molenberghs G(2007)广义线性混合模型中随机效应错误指定下的I型和II型误差。生物统计学63:1038-1044·Zbl 1274.62822号 ·文件编号:10.1111/j.1541-0420.2007.00782.x
[29] Litière S,Alonso A,Molenberghs G(2008)广义线性混合模型中错误指定的随机效应分布对最大似然估计的影响。《医学统计》27:3125-3144·Zbl 1452.62532号 ·doi:10.1002/sim.3157
[30] Magder LS,Zeger SL(1996)使用高斯混合对混合分布的平滑非参数估计。美国统计协会杂志91:1141-1151·Zbl 0882.62033号 ·doi:10.1080/01621459.1996.10476984
[31] McCulloch CE、Searle SR、Neuhaus JM(2008)广义、线性和混合模型。新泽西州霍博肯威利·Zbl 1165.62050号
[32] McCulloch CE,Neuhaus JM(2011)《错误指定随机效应分布的形状:为什么出错可能无关紧要》。统计科学26:388-402·Zbl 1246.62169号 ·doi:10.1214/11-STS361
[33] McCulloch CE,Neuhaus JM(2011)模型错误指定下线性和广义线性模型中随机效应的预测。生物统计学67:270-279·Zbl 1216.62177号 ·文件编号:10.1111/j.1541-0420.2010.01435.x
[34] Molenberghs G,Verbeke G(2005)离散纵向数据模型。统计学中的斯普林格系列。纽约州施普林格·Zbl 1093.62002号
[35] Neuhaus JM,Hauck WW,Kalbfleisch JD(1992)当拟合混合效应逻辑模型时,混合物分布规范的影响。生物计量学79:755-762·doi:10.1093/biomet/79.4.755
[36] Neuhaus JM、McCulloch CE、Boylan R(2013)广义线性混合模型中随机截距和斜率分布错误的协变量效应估计。统计医学32:2419-2429·doi:10.1002/sim.5682
[37] Pan Z,Lin DY(2005)广义线性混合模型的Goodness-of-fit方法。生物统计学61:1000-1009·Zbl 1087.62081号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2005.00365.x
[38] Papageorgiou G,Hinde J(2012)具有半非参数和光滑非参数随机效应密度的多元广义线性混合模型。统计计算22:79-92·Zbl 1322.62196号 ·doi:10.1007/s11222-010-9207-y
[39] Ritz C(2004)混合模型的最佳性能测试。扫描J统计31:443-458·Zbl 1062.62081号 ·doi:10.1111/j.1467-9469.2004.02_101.x
[40] Rotnitzky A,Wypij D(1994)关于缺失数据估计值偏差的注释。生物统计学50:1163-1170·Zbl 0851.54025号 ·doi:10.2307/2533454
[41] Sartori N,Severini TA(2004),广义线性混合模型中的条件似然推理。统计Sin 14:349-360·Zbl 1045.62072号
[42] Scurrah KJ、Palmer LJ、Burton PR(2000),使用广义线性混合模型(GLMMs)和BUGS中的Gibbs抽样对基于家系的删失生存数据进行方差分量分析。基因流行病学19:127-148·doi:10.1002/1098-2272(200009)19:2<127::AID-GEPI2>3.0.CO;2-S型
[43] Tchetgen EJ,Coull BA(2006)广义线性混合模型中混合分布的诊断测试。生物特征93:1003-1010·Zbl 1436.62364号 ·doi:10.1093/biomet/93.4.1003
[44] Ten Have TR,Kunselman AR,Tran L(1999)二元反应数据的混合效应logistic回归模型与两个嵌套聚类水平的比较。Stat Med 18:947-960·doi:10.1002/(SICI)1097-0258(19990430)18:8<947::AID-SIM95>3.0.CO;2-B型
[45] Verbeke G,Molenberghs G(2010),增广数据和粗数据模型的任意性,重点是不完整数据和随机效应模型。统计模型14:477-490·Zbl 07256831号
[46] Verbeke G,Molenberghs G(2013)梯度函数作为混合模型中随机效应分布的探索性良好评估。生物统计学14:477-490·doi:10.1093/biostatistics/kxs059
[47] Waagepetersen R(2006)广义线性混合模型中随机效应的基于模拟的良好性检验。扫描J Stat 33:721-731·Zbl 1164.62348号 ·网址:10.1111/j.1467-9469.2006.00504.x
[48] Wang J(2010)使用Dirichlet过程的分层广义线性混合模型的非参数方法。《数据科学杂志》8:43-59
[49] Wang Z,Louis TA(2003)使用桥分布函数匹配二元混合效应模型中的条件形状和边缘形状。生物特征90:765-775·Zbl 1436.62294号 ·doi:10.1093/biomet/90.4.765
[50] Wang Z,Louis TA(2004)用协变量相关随机效应和似然推断对二元混合效应进行边缘化。生物计量学60:884-891·Zbl 1274.62182号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2004.00243.x
[51] White H(1982)错误指定模型的最大似然估计。计量经济学50:1-25·Zbl 0478.62088号 ·doi:10.2307/1912526
[52] Woods CM(2008)似然比差异检验:非正态性的影响。应用心理测量32:511-526·doi:10.1177/0146621607310402
[53] Zackin R,De Gruttola VG,Laird N(1996),连续稀释试验中重复二元数据的非参数混合效应模型:在估计艾滋病病毒负荷中的应用。美国统计协会杂志91:52-61·Zbl 0925.62476号 ·doi:10.1080/01621459.1996.10476663
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。