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J-GLOBAL ID：202202262020627736   整理番号：22A0911069

非単調欠損データパターンを持つ縦データのための加重一般化推定方程式と統一推定【JST・京大機械翻訳】

Weighted generalized estimating equations and unified estimation for longitudinal data with nonmonotone missing data patterns

著者 (2件)： Liu Meng (Finance Business Division, Xiamen ITG Group Corp., Ltd, Fujian, China) ,  Zhao Yang (Department of Mathematics and Statistics, University of Regina, Regina, Saskatchewan, Canada)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 7  ページ： 1148-1156  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  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： ミッシングデータは,長期的データ解析における主要な合併症である。重み付け一般化推定方程式(WGEEs,Robinsら,JAmStat Assoc 1995;90:106-121)を開発し,欠測応答データを処理した。それらは,欠測応答と欠測共変量(Chen et al,J Am Stat Assoc 2010;105:336~353)の両方を有するデータに対して拡張された。しかし,それは応答の相関構造を扱う際に,より多くの変動性を導入するかもしれない。応答と(時間に依存する)共変量が非単調欠損データパターンで欠落する値を持つランダムデータを欠測するための新しいWGEEsを提案した。また,統一手法(ZhaoとLiu,AStA Adv Stat Anal 2021;105(1):87-101)を用いてWGEEsの推定効率を改善する方法を説明した。提案した統一推定器は,通常のWGEE推定器よりも一貫性があり,より効率的である。それは計算的に単純であり,標準ソフトウェアに直接実装できる。連続応答とバイナリ応答データの両方に対するシミュレーション研究を行い,提案した推定器の性能を調べた。早期乳癌と関連因子の女性のクオリティオブライフを調査する臨床試験例を分析した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  標準 ,  *方程式 ,  推定 ,  相関 ,  データ解析 ,  臨床試験 ,  ソフトウェア ,  重みづけ ,  合併症 ,  クオリティオブライフ ,  STAT転写因子
準シソーラス用語： *欠測値 ,  バイナリー ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ランダムに失われた ,  非単調欠損データパターン ,  パラメトリック作動モデル ,  統一アプローチ ,  重み付き一般化推定方程式

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  数値解析,近似法  (AB04000F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 欠損データ ,  縦 ,  加重 ,  一般化 ,  推定 ,  方程式