广义伽马分布族的边缘化两部分模型
统计方法学
2015-11-19 v1
摘要
在生物医学研究中，零处带点质量的连续正结果很常见。为了对零处的点质量建模并提供边缘协变量效应估计，已针对对数正态和 log skew normal 分布的结果开发了边缘化两部分模型（MTP）。本文中，我们提出了针对广义伽马（GG）分布族结果的MTP模型。在提出的MTP-GG模型中，具有三参数GG分布的两部分模型的条件均值被参数化，以提供具有边缘解释的回归系数。MTP-gamma和MTP-Weibull作为MTP-GG的特例被开发。我们从每个模型推导出边缘协变量效应估计量，并通过模拟评估它们在偏倚、标准误、95%覆盖率和收敛速率方面的有限样本操作特征。我们使用来自医疗支出调查（MEPS）和一项成瘾障碍随机试验的数据集说明这些模型，并提供用于实现的SAS代码。模拟结果表明，当响应分布未知或错误指定时（这在真实数据集中通常是情况），MTP-GG优于其他模型。
引用
@article{arxiv.1511.05629,
title = {Marginalized Two Part Models for Generalized Gamma Family of Distributions},
author = {Delia C. Voronca and Mulugeta Gebregziabher and Valerie L. Durkalski and Lei Liu and Leonard E. Egede},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.05629},
year = {2015}
}
备注
4 tables, 2 figures, 39 pages