黄、兰;陈明慧;于、方;保罗·R·尼尔。;格雷戈里·安德森。 对重复二进制响应和与时间相关的缺失协变量进行建模。 （英语） Zbl 1306.62292号 《农业杂志》。生物与环境。斯达。 13，第3期，270-293（2008）. 摘要：我们开发了一种新的建模策略，用于分析具有随时间重复的二进制响应以及与时间相关的缺失协变量的数据。我们假设协变量随机缺失（MAR）。我们对重复的二元响应使用广义线性混合逻辑回归模型，然后利用来自不同来源的信息提出了一个时间依赖的缺失协变量的联合模型。开发了一种蒙特卡罗EM算法来计算最大似然估计。我们提出了AIC准则的扩展版本，以确定可能解释二进制响应的重要因素。使用一个真实的植物数据集来激励和说明所提出的方法。 MSC公司： 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：花强度;广义线性混合模型;随机失踪;蒙特卡罗EM算法;模型评估;蒂利亚;天气状况 软件：AS 47标准 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Huang}等人，《农业杂志》。生物与环境。《法律总汇》第13卷第3期，第270-293页（2008年；兹bl 1306.62292） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akaike，H.（1973），“信息理论和最大似然原理的扩展”，载于《信息理论国际研讨会》，B.N.Petrov和F.Csaki编辑，布达佩斯：Akademia Kiado，第267-281页·Zbl 0283.62006号 [2] Booth，J.G.和Hobert，J.P.（1999），“使用自动蒙特卡罗EM算法最大化广义线性混合模型的可能性”，《皇家统计学会杂志》。B、 第61、265–285页·Zbl 0917.62058号 ·doi:10.1111/1467-9868.00176 [3] Breslow，N.E.和Clayton，D.G.（1993），“广义线性混合模型中的近似推断”，美国统计协会杂志，88，9-25·Zbl 0775.62195号 [4] Chen，M.-H.和Shao，Q.-M.（2001），“具有一般链接函数的二分法量子响应模型的后验分布的适当性”，美国数学学会学报，129，293–302·Zbl 1008.62027号 ·doi:10.1090/S0002-9939-00-05513-1 [5] Chen，M.-H.，Shao，Q.-M.，Xu，D.（2002），“广义线性混合模型后验分布适当性的充分必要条件”，Sankhyá，系列A，Pt.1，64，57-85·Zbl 1192.62075号 [6] Diggle，P.J.、Heagerty，P.J、Liang，K.-Y.和Zeger，S.L.（2002），《纵向数据分析》（第二版），牛津科学出版社，牛津：克拉伦登出版社·Zbl 1031.62002号 [7] Gilks，W.R.和Wild，P.（1992），“吉布斯抽样的自适应拒绝抽样”，应用统计学，41，337–348·Zbl 0825.62407号 ·doi:10.2307/2347565 [8] Harper，J.L.（1977），《植物种群生物学》，伦敦：学术出版社·Zbl 0363.20025号 [9] Horton，N.J.和Laird，N.M.（1999），“具有缺失协变量的广义线性模型的最大似然分析”，《医学研究中的统计方法》，8，37–50·doi:10.1191/096228099673120862 [10] Ibrahim，J.G.、Chen，M.H.和Lipsitz，S.R.（2002），“缺失协变量的广义线性模型的贝叶斯方法”，《加拿大统计杂志》，30，55–78·Zbl 0999.62021号 ·doi:10.2307/3315865 [11] Ibrahim，J.G.、Chen，M.-H.、Lipsitz，S.R.和Herring，A.H.（2005），“回归模型中的缺失数据方法”，美国统计协会杂志，100332-346·兹比尔1117.62360 ·doi:10.1198/0162145000001844 [12] Kenward，M.G.（1998），“非随机辍学重复测量的选择模型：敏感性说明”，《医学统计学》，第17期，第2723–2732页·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19981215）17:23<2723:：AID-SIM38>3.0.CO；2-5 [13] Lindstrom，J.、Ranta，E.、Kokko，H.、Lundberg，P.和Kaitala，V.（2001），“从北极旅鼠到适应动力学：查尔斯·埃尔顿在种群生态学中的遗产”，《生物评论》，第76、129–158页·doi:10.1017/S1464793100005637 [14] Lipsitz，S.R.和Ibrahim，J.G.（1996），“参数回归模型中不完全协变量的条件模型”，《生物统计学》，83，916–922·Zbl 0885.62026号 ·doi:10.1093/biomet/83.4.916 [15] Little，R.J.A.（1992年），“缺失X的回归：回顾”，《美国统计协会期刊》，第87期，第1227–1237页。 [16] Little，R.J.A.和Rubin，D.B.（2002），《缺失数据的统计分析》（第二版），纽约：Wiley出版社·Zbl 1011.62004号 [17] Louis，T.（1982），“使用EM算法寻找观测到的信息矩阵”，英国皇家统计学会期刊，Ser。B、 44、226–233·Zbl 0488.62018号 [18] McCullagh，P.和Nelder，J.A.（1989），广义线性模型（第二版），伦敦：查普曼和霍尔出版社·Zbl 0744.62098号 [19] Molenberghs，G.和Verbeke，G.（2005），《离散纵向数据模型》，纽约：Springer出版社·兹比尔1093.62002 [20] Monselise，S.P.和Goldschmidt，E.E.（1982），“果树的替代结果”，《园艺评论》，4128-173。 [21] O'Neill，R.（1971），“使用单纯形程序的算法AS47-函数最小化”，《应用统计学》，第20期，第338-345页·doi:10.2307/2346772 [22] Rubin，D.B.（1976），“推断和缺失数据”，《生物特征》，第63、581–592页·Zbl 0344.62034号 ·doi:10.1093/biomet/63.3.581 [23] Stubbendick，A.L.（2003），“具有不可忽视的缺失响应和协变量数据的纵向模型的基于似然的推断”，未发表的博士论文，哈佛公共卫生学院，马萨诸塞州波士顿。 [24] Verbeke，G.、Lesaffre，E.和Spiessens，B.（2001年），“纵向研究中处理辍学的不同策略的实际应用”，《药物信息杂志》，第35期，第419-434页。 [25] Verbeke，G.和Molenberghs，G.（2000），《纵向数据的线性混合模型》，纽约：施普林格出版社·Zbl 0956.62055号 [26] Williams，K.S.和Simon，C.（1995），“周期性蝉的生态学、行为和进化”，《昆虫学年度评论》，第40、269–295页·doi:10.1146/annurev.en.40.010195.001413 [27] Wolfnger，R.和O'Connell，M.（1993），“广义线性混合模型：伪似然方法”，《统计计算与模拟杂志》，48，233–243·Zbl 0833.62067号 ·doi:10.1080/0949659308811554 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。