GEE 中工作相关结构选择的预测准则
统计方法学
2018-03-20 v1
摘要
广义估计方程是纵向数据边际回归分析最常用的方法之一，特别是对于离散结果。GEE 方法通过工作相关矩阵对受试者响应之间的关联进行建模，正确指定工作相关结构可确保回归参数的有效估计。本研究提出预测残差平方和统计量作为 GEE 中的工作相关选择准则。设计了广泛的模拟研究，以评估所提出的 GEE PRESS 准则的性能，并将其与文献中现有的著名准则进行比较。结果表明，GEE PRESS 准则在所有情况下的性能均优于加权误差平方和 SC 准则，并且当真实工作相关结构为 AR(1) 或可交换结构时，其性能与其他现有准则相当。最后，利用年轻人冠状动脉风险发展研究说明了工作相关选择准则的应用。
引用
@article{arxiv.1803.06383,
title = {A prediction criterion for working correlation structure selection in GEE},
author = {Gul Inan and Mahbub A. H. M. Latif and John Preisser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.06383},
year = {2018}
}
备注
28 pages, 1 figure, 20 tables