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逻辑混合模型贝叶斯D-最优设计对自相关误指定的鲁棒性。 (英语) Zbl 1306.65014号

摘要:在医学和健康科学中,混合效应模型通常用于研究时间结构数据。这些研究的优化设计有助于提高参数估计的精度。然而,此类研究的最佳设计通常是在误差之间零自相关的假设下得出的,尤其是对于二进制数据。在设计阶段忽略或错误指定自相关性可能会导致效率损失。本文研究了具有线性或二次时间效应的纵向数据的logistic混合效应模型的贝叶斯D最优设计对不正确的自相关规范的鲁棒性。为了找到时间点对不同自相关值的贝叶斯D最优分配,在固定效应的不同先验和随机效应的不同协方差结构下,优化了固定效应近似方差-方差矩阵的标量函数。比较了两种近似值;一个基于一阶惩罚拟似然(PQL1),另一个基于广义估计方程(GEE)的扩展版本。结果表明,贝叶斯D-最优时间点分配对自相关的错误指定具有鲁棒性,并且间隔近似相等。此外,PQL1和扩展GEE对给定的测量对象成本比给出了基本相同的贝叶斯D最优时间点分配。此外,贝叶斯最优设计几乎不受协方差结构或先验分布选择的影响。

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62-08 统计问题的计算方法
62K05美元 最佳统计设计
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)

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全文: 内政部

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