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J-GLOBAL ID：201802274211519344   整理番号：18A0139276

ドロップアウトを伴う長期的データのための一般化部分線形モデルの二重ロバスト推定【Powered by NICT】

Doubly robust estimation of generalized partial linear models for longitudinal data with dropouts

著者 (7件)： Lin Huiming (Department of Biostatistics, School of Public Health and Key Laboratory of Public Health Safety, Fudan University, Shanghai 200032, China) ,  Lin Huiming (Collaborative Innovation Center of Social Risks Governance in Health, Fudan University, Shanghai 200032, China) ,  Fu Bo (School of Data Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Fu Bo (Centre for Biostatistics & Arthritis Research UK Centre for Epidemiology, The University of Manchester, Manchester, UK) ,  Qin Guoyou (Department of Biostatistics, School of Public Health and Key Laboratory of Public Health Safety, Fudan University, Shanghai 200032, China) ,  Qin Guoyou (Collaborative Innovation Center of Social Risks Governance in Health, Fudan University, Shanghai 200032, China) ,  Zhu Zhongyi (Department of Statistics, Fudan University, Shanghai 200433, China)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 73  号： 4  ページ： 1132-1139  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドロップアウトを伴う長期的データのための一般化部分線形モデルの二重ロバスト推定を開発した。著者らの方法は,ランダム(MAR)の欠損下で,線形条件付き平均条件が満足される場合に推定器である一致またはドロップアウトプロセスのモデルを正確に規定されているという意味で,Quら(2010)の提案した高効率凝集体不偏推定関数法を拡張した二重ロバストした。限界平均のための一般化線形モデルから出発し,一般化部分線形モデルに前進,回帰スプライン平滑化近似を用いてノンパラメトリック共変量効果を可能にした。は,提案した方法の漸近理論を確立し,シミュレーション研究を使用Quの方法,完全な場合一般化推定方程式(GEE)および逆確率加重GEEの有限サンプル性能を比較した。提案した方法は,最終的に縦断的コホート研究からのデータを用いて説明した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  平滑化 ,  スプライン ,  不偏推定 ,  シミュレーション ,  *ロバスト推定 ,  *ロバスト性 ,  *線形性 ,  コホート研究 ,  ノンパラメトリック法 ,  *モデル
準シソーラス用語： 漸近理論 ,  共変量 ,  一般化線形モデル ,  *線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 二重ロバスト ,  ドロップアウト ,  一般化部分線形モデル ,  ランダムでの欠落

分類 (2件)： 電子・磁気・光学記録  (NC06020F) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： ドロップ ,  長期 ,  一般化 ,  線形モデル ,  ロバスト推定