关于向量回归的广义估计方程
统计方法学
2020-10-08 v4
摘要
研究了用于一般向量回归设置的广义估计方程(GEE; Liang & Zeger 1986)。当响应向量为混合类型（例如连续-二值响应对）时，GEE方法是全似然copula方法的一种半参数替代，并且与Prentice & Zhao (1991)的均值-协方差估计方程方法密切相关。当响应向量为相同类型（例如左右眼测量值）时，GEE方法可视为对现有方法（如Yee (2015)最先进的VGAM R包中的vglm函数）的“插件”。在这两种情形下，无论工作方差-协方差模型指定正确与否，GEE方法都对模型参数提供渐近正确的推断。该方法的有限样本性能通过使用基于烧伤损伤数据集(Song 2007)和Sorbinil眼试验数据集(Rosner et. al 2006)的模拟研究进行评估。该方法应用于使用相同两个数据集以及奥克兰Hunua山脉三种植物物种存在/缺失数据集的数据分析实例。
引用
@article{arxiv.1603.00118,
title = {On generalized estimating equations for vector regression},
author = {Alan Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.00118},
year = {2020}
}
备注
20 pages, 5 tables, 1 figure. (To appear in the Australian and New Zealand Journal of Statistics)