针对聚类数据的加性分位数回归及其在儿童身体活动中的应用

加性模型是灵活的回归工具，可处理线性以及非线性项。后者通常通过平滑样条建模。加性混合模型扩展了加性模型，以在数据按聚类设计（例如纵向）采样时包含随机项。当可获得重复测量时，这些模型在生长、某些疾病机制和人类能量消耗等现象的研究中找到应用。在本文中，我们提出了一种用于分位数回归的新颖加性混合模型。我们的方法受到基于英国千禧队列研究中超过五十万次加速度计测量的儿童身体活动数据的应用所推动。在模拟研究中，我们针对现有替代方法评估了所提出的方法。