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马可·杰拉奇;博泰，马蒂奥

线性分位数混合模型。 （英语） Zbl 1325.62010号

统计计算。 24，第3期，461-479（2014）.
摘要：许多研究中出现了相关数据。经常采用的抽样设计，如集群、多级、空间和重复测量，可能会导致这种依赖性，数据分析需要适当考虑到这一点。在以前的出版物中[M.Geraci先生和M.博泰《生物统计学》第8卷第1期，第140–154页（2007年；兹比尔1170.62380)]在纵向数据分析的背景下，我们提出了一个连续反应的条件分位数回归模型，其中包括受试者特定的随机截获，以解释受试者内的依赖性。该方法取决于分位数回归中常用的加权绝对偏差最小化与拉普拉斯似然最大化之间的联系。这里，我们考虑将这些模型扩展到数据中更复杂的依赖结构，通过在线性条件分位数函数中包含多个随机效应来建模。我们还讨论了估算策略，以减少与我们之前提出的蒙特卡罗EM算法相关的计算负担和效率低下。特别是，固定回归系数和随机效应协方差矩阵的估计基于高斯求积近似和非光滑优化算法的组合。最后，给出了我们的模型的仿真研究和一些应用。

引用于2评论
引用于28文件

MSC公司：

62-07 数据分析（统计）（MSC2010）
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

最佳线性预测量;克拉克导数;层次模型;高斯求积

引文：

Zbl 1170.62380号

软件：

半标准杆;GAMLSS公司;晶格;R（右）;nwSpGr公司;lqmm（平方毫米）;拉普拉斯;PATSYM公司;人力资源管理SYM
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\textit{M.Geraci}和\textit{M.Bottai}，统计计算。24，第3号，461--479（2014；Zbl 1325.62010）
全文： 内政部 链接

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