关于均值-方差-相关模型的 GEE：方差估计与模型选择
统计方法学
2025-01-13 v2
摘要
广义估计方程（GEE）在分析聚类数据时非常重要，无需完全指定多元分布。最近的一种方法通过三组回归联合建模聚类数据的均值、方差和相关系数（Luo 和 Pan, 2022）。然而，我们观察到这些估计方程是 Yan 和 Fine（2004）中估计方程的特例，后者进一步允许方差通过方差函数依赖于均值。由于估计方程嵌套结构引起的微妙依赖性，所提出的方差估计量对于方差和相关参数可能是不正确的。我们刻画了其方差估计无效的模型设置，并表明 Yan 和 Fine（2004）中的方差估计量正确地考虑了这种依赖性。此外，我们引入了一种新颖的模型选择准则，能够同时选择均值-尺度-相关模型。夹心方差估计量和所提出的模型选择准则通过若干模拟研究和真实数据分析进行了检验，验证了其在方差估计和模型选择中的有效性。我们的工作还扩展了 R 包 geepack，使其能够灵活地为方差和相关结构应用不同的工作协方差矩阵。
引用
@article{arxiv.2401.08172,
title = {On GEE for Mean-Variance-Correlation Models: Variance Estimation and Model Selection},
author = {Zhenyu Xu and Jason P. Fine and Wenling Song and Jun Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.08172},
year = {2025}
}