Brajendra C.Sutradhar。;阿尔维尔·奥伊特（Alwell J.Oyet）。 空间二进制数据基于非平衡多维潜在效应的logistic混合模型和GQL估计。 （英语） Zbl 07481515号 J.统计计算。模拟 90，第18号，3338-3359（2020）. 摘要：空间相关结构是空间数据分析中最基本的工具。然而，从两个相邻位置收集的两个响应之间的空间相关性建模是一个挑战，因为已知每个响应也可能受到其他相邻位置的某些可见和/或不可见影响。当处理空间二进制数据而不是线性空间数据时，会出现更多困难。在本文中，我们使用混合logits模型方法解决了空间二进制数据的这种相关性模型问题，其中通过调节成对响应的内部和之间的相关性来计算成对相关性。对于推论，我们使用基于真相关的广义拟似然（GQL）方法。研究了主回归和随机效应方差参数估计量的渐近正态性。所使用的模型和估计方法通过基于有限样本的仿真研究进行了说明。 引用于三文件 MSC公司： 62H11型 定向数据；空间统计学 62至XX 统计 关键词：来自相关位置的二进制响应;相关随机效应;基于家族的空间相关性;联合广义拟似然估计;基于正态分布的高阶矩;空间二进制响应 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛B.C.Sutradhar｝和\textit｛A.J.Oyet｝，J.Stat.Comput。模拟90，No.18，3338--3359（2020；Zbl 07481515） 全文： 内政部 参考文献： [1] Rathbun，S。；南乔治亚州克雷西，长叶松林的时空生存点过程，J Amer Statist Assoc，89，1164-1174（1994）·Zbl 0825.92121号 ·doi:10.1080/01621459.1994.10476856 [2] Heagerty，PJ；Lele，S.，二进制空间数据的复合似然方法，J Amer Statist Assoc，93，1099-1111（1998）·Zbl 1064.62528号 ·doi:10.1080/01621459.1998.10473771 [3] Whittle，P.，《多维度随机过程》，国际统计研究所，40974-994（1963）·Zbl 0129.10603号 [4] Brook，D.，《关于最近邻系统规范中条件概率和联合概率方法的区别》，Biometrika，51，481-483（1964）·Zbl 0129.10703号 ·doi:10.1093/biomet/51.3-4.481 [5] Bartlett，MS.，《随机过程导论》（1966），剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 0196.18301号 [6] Bartlett，理学硕士；Besag，J.，一些最近邻模型的相关性，布尔国际统计研究所，43191-193（1969） [7] Besag，J.，最近邻系统和二进制数据的自动逻辑模型，J R Stat Soc Ser B，34，75-83（1972）·Zbl 0268.60088号 [8] Besag，J.，关于一些二维平稳过程的相关结构，Biometrika，59，43-48（1972）·Zbl 0246.62093号 ·doi:10.1093/biomet/591.43 [9] Besag，J.，晶格系统的空间相互作用和统计分析，J R Stat Soc Ser B，36192-236（1974）·Zbl 0327.60067号 [10] Bevilacqua，M。；克鲁杜，F。；Porcu，E.，结合欧几里得和复合似然进行二元空间数据估计，Stoch Environ-Res风险评估，29335-346（2015）·doi:10.1007/s00477-014-0938-8 [11] 林，P-S；Clayton，MK.，用拟似然估计方程分析二进制空间数据，Ann Statist，33542-555（2005）·Zbl 1068.62067号 ·doi:10.1214/009053605000000057 [12] 麦克谢恩，LM；阿尔伯特，PS；马萨诸塞州Palmatier，《空间相关计数数据的潜在过程回归模型》，《生物统计学》，53698-706（1997）·兹伯利0885.62122 ·doi:10.2307/2533969 [13] Heagerty，PJ；Lumley，T.，估计函数的窗口子抽样及其在回归模型中的应用，J Amer Statist Assoc，95，197-211（2000）·Zbl 1013.62077号 ·doi:10.1080/01621459.2000.10473914 [14] Lumley，T。；宾夕法尼亚州赫杰蒂。，相关数据回归的加权经验自适应方差估计，J R Stat Soc B，61，459-477（1999）·Zbl 0914.62052号 ·doi:10.1111/1467-9868.00187 [15] McCullagh，P。；Nelder，J.，广义线性模型（1989），伦敦：查普曼和霍尔出版社，伦敦·Zbl 0744.62098号 [16] KY梁；Zeger，SL.，使用广义线性模型进行纵向数据分析，Biometrika，73，13-22（1986）·Zbl 0595.62110号 ·doi:10.1093/biomet/73.1.13 [17] 不列颠哥伦比亚省萨特拉达尔。，家族纵向数据的动态混合模型（2011年），纽约（NY）：纽约州斯普林格（Springer）·Zbl 1277.62026号 [18] Mariathas，HH；不列颠哥伦比亚省萨特拉达尔。，基于可变家庭规模的空间移动相关模型，Sankhya B，78，1-38（2016）·Zbl 1359.62176号 ·doi:10.1007/s13571-015-0104-4 [19] 不列颠哥伦比亚省萨特拉达尔。，离散纵向响应回归模型概述，Statist Sci，18，377-393（2003）·Zbl 1067.62072号 ·doi:10.1214/ss/1076102426 [20] 不列颠哥伦比亚省Sutradhar。，关于广义线性混合模型中的精确拟似然推断，Sankhya B，66，261-289（2004） [21] RWM威德本。，拟似然函数、广义线性模型和Gauss-Newton方法，Biometrika，61439-447（1974）·Zbl 0292.62050号 [22] 十有，TR；Morabia，A.，纵向双变量二进制响应数据的双变量和单变量关联参数混合效应模型，生物统计学，55，85-93（1999）·Zbl 1059.62723号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.1999.0085.x [23] 赵，LP；Prentice，RL.，使用二次指数模型的相关二元回归，Biometrika，77，642-648（1990）·doi:10.1093/biomet/77.3.642 [24] Amemiya，T.，《高级计量经济学》（1985），剑桥：哈佛大学出版社，剑桥 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。