基于 D-vine Copula 的重复测量模型：扩展具有齐次相关结构的线性混合模型
统计方法学
2017-05-18 v1
摘要
我们提出了一种用于非平衡纵向数据的模型，其中单变量边缘分布可以任意选择，相关结构借助 D-vine copula 进行描述。我们证明，如果相关性在所考虑的个体间是齐次的，则我们的方法是广泛使用的线性混合模型的一种极其灵活的扩展。作为联合极大似然估计的替代，我们提供了一种用于 D-vine copula 的序贯估计方法，并在模拟研究中进行了验证。该模型能够处理缺失值而无需被迫丢弃数据。由于条件分布具有解析形式，我们可以轻松地对未来事件进行预测。针对模型选择，我们根据具体情况调整了贝叶斯信息准则。在心脏手术数据的应用中，我们的模型表现明显优于竞争的线性混合模型。
引用
@article{arxiv.1705.06261,
title = {A D-vine copula based model for repeated measurements extending linear mixed models with homogeneous correlation structure},
author = {Matthias Killiches and Claudia Czado},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06261},
year = {2017}
}
备注
28 pages, 4 figures, 5 tables