将响应建模为高频计数数据的函数：体力活动与脂肪量之间的关联
应用统计
2016-01-20 v1
摘要
我们提出了一种新的统计建模方法，其中响应变量是高频计数数据的函数。我们的应用是研究健康结果脂肪量与通过加速度计测量的体力活动（PA）之间的关系。加速度计将体力活动的强度量化为给定时间段内每个 epoch 的计数。我们使用了来自 Avon 父母与儿童纵向研究（ALSPAC）的数据，其中部分儿童的加速度计数据以七天中每分钟的加速度计计数时间序列形式提供。为了比较个体间的加速度计特征并降低高维度，使用了这些特征的函数摘要。我们使用直方图作为函数摘要，因为其简单、适用且易于解释。我们的模型是标量对函数的广义回归或信号回归的扩展。它还允许多维函数预测变量和度量协变量的加性非线性预测变量。加性多维函数预测变量允许研究特定问题，例如 PA 的影响是否随其强度、性别、一天中的时间或星期几而变化。该模型的关键特征在于，它利用了测量 PA 的完整特征，而无需定义轻度、中度和重度活动强度水平的截断点。我们表明，PA 的（不一定具有因果性的）影响在活动强度上不是线性的，也不是恒定的。此外，几乎没有证据表明 PA 强度的影响会因性别而异，或因发生在工作日还是周末而异。
引用
@article{arxiv.1401.4342,
title = {Modelling a response as a function of high frequency count data: the association between physical activity and fat mass},
author = {Nicole H. Augustin and Calum Mattocks and Julian J. Faraway and Sonja Greven and Andy R. Ness},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.4342},
year = {2016}
}