双重稳健GEE中纵向序数缺失数据的关联结构建模
统计方法学
2015-06-16 v1
摘要
广义估计方程（GEE）是分析分类纵向响应的著名方法。GEE方法计算简单且具有总体参数解释性。在存在缺失数据时，它仅在完全随机缺失的强假设下有效。双重稳健估计量（DRGEE）用于相关序数纵向数据，是在MAR机制下处理间歇缺失响应与协变量的良好方法。独立工作相关是DRGEE中的标准方式。然而，当协变量非时间平稳时，使用结构化关联可获得效率提升。本文目标是扩展DRGEE估计量，以允许通过相关系数或局部优势比来建模关联结构。模拟结果显示了局部优势比参数化更优的性能，尤其对于小样本。该方法被应用于一项与风湿性二尖瓣狭窄相关的数据集。
引用
@article{arxiv.1506.04452,
title = {Modeling the Association Structure in Doubly Robust GEE for Longitudinal Ordinal Missing Data},
author = {José Luiz P. da Silva and Enrico A. Colosimo and Fábio N. Demarqui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.04452},
year = {2015}
}