存在信息性缺失数据时估计组内相关系数的随机二阶广义估计方程方法
统计方法学
2018-04-18 v1
摘要
整群随机试验的设计与分析必须考虑同一簇中结局之间的相关性。当应用标准广义估计方程（GEE）时，即便相关结构设定错误，一阶（如处理）效应仍可得以一致估计。在相关性本身为关注对象的情形下，可通过二阶广义估计方程（GEE2）来估计该量。我们在缺失数据情形下拓展 GEE2，为此引入“二阶”逆概率加权（IPW）方案以及“二阶”双重稳健（DR）估计方程，以防范部分模型误设。我们强调在此类情形中需要对缺失指示符之间的相关性建模。此外，求解这些二阶方程的计算困难促使我们开发计算效率更高的算法来求解 GEE2，其减轻了对参数初值的依赖，并比更广泛使用的确定性求根方法提供显著更快且更高的收敛率。
引用
@article{arxiv.1804.05923,
title = {A stochastic second-order generalized estimating equations approach for estimating intraclass correlation coefficient in the presence of informative missing data},
author = {Tom Chen and Eric Tchetgen Tchetgen and Rui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05923},
year = {2018}
}
备注
44 pages, 6 tables