轨迹之间的面积：组选择最优性和轨迹异质性在基于组的轨迹建模中的见解
应用统计
2025-06-24 v1
摘要
基于组的轨迹建模（GBTM）常用于识别老年人健康结果的时间序列模式，其中确定最优组数的步骤至关重要。虽然统计学依据的准则为首要考虑，但临床相关性正逐渐受到医学界的重视，以确保所识别的轨迹异质性适当地反映疾病或症状随时间的变化。然而，这些考虑往往通过视觉比较来判断，缺乏具体的应用方法。为此，引入了轨迹组间面积（ABTs）作为量化轨迹组间差异的见解。使用模拟的睡眠质量数据集，我们应用GBTM来构建和比较模型。随后演示了ABTs的工作原理，同时也highlighted了其局限性和潜在应用。
引用
@article{arxiv.2506.18108,
title = {Area between trajectories: Insights into optimal group selection and trajectory heterogeneity in group-based trajectory modeling},
author = {Yi-Chen Hsiao and Chun-Yuan Chen and Mei-Fen Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18108},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 4 figures, 1 table