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纵向零膨胀计数数据的联合平均相关建模方法。 (英语) Zbl 1442.62125号

设((Y{i1},Y{i2},dots,Y{im_i})^{intercal}),(i\in\mathbb{N})和(sup{i\in\ mathbb}N}}m_i<infty)是一个纵向测量系统。\[\mathbb{P}(Y_{ij}=Y)=\开始{cases}p_{ij}+(1-p_{ij})\mathbb{p}(W_{ij}=0)\\text{if}\y=0\\(1-p_{ij})\mathbb{p}(W_{ij}=y)\\text{if}\y\geq1,\end{cases}\]其中,(W{ij})遵循负二项分布\[\mathbb{P}(W_{ij}=W)=\frac{\Gamma(W+1/\tau)}{W!\Gamma(1/\tau{N} _0(0)\]具有正形状参数\(\tau\)。
此外,假设((Y{i1},Y{i2},dots,Y{im_i})的分布函数遵循高斯copula表示\[\矩阵{P},\]其中,\(z_{ij}=\Phi_1^{-1}(\mathbb{P}(Y_{iij}\leqy_{ij})\)和\(R_i\)是相关矩阵。
本文作者发展了向量(boldsymbol{theta}=(boldsymbol{beta}^{intercal},boldsympol{gamma}^{intal},\tau)^{intercal}),假设(log(lambda{ij})可以用(boldsymbol{beta})表示,(mathrm{logit}(p{ij{)依赖于(boldsymbol{gamma})。

理学硕士:

62甲12 多元分析中的估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
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