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J-GLOBAL ID：202202269994692059   整理番号：22A1057412

共変量の発散数のための混合作業相関行列によるGEEの解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of GEE with a mixture working correlation matrix for diverging number of covariates

著者 (3件)： Xu L. L. (School of Psychology, Key Laboratory for Applied Statistics of MOE, Northeast Normal University, Changchun, People’s Republic of China) ,  Li J. Q. (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Fu L. Y. (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Statistical Computation and Simulation  (Journal of Statistical Computation and Simulation)
巻： 92  号： 4  ページ： 748-763  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5979A  ISSN： 0094-9655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一般化推定方程式(GEE)法は,縦方向データ解析に広く用いられている。Wang[GEE分析は,共変量数,2011年,39:389-417]の分岐数を持つクラスター化バイナリデータのGEE解析が,共変量の分岐数を持つクラスタ化二値データのGEE解析のための漸近理論を開発した。彼女らは,作業相関行列における迷惑パラメータのいくつかのモーメント推定子を示唆した。しかし,これらの推定器は,作業相関構造が誤指定される時に存在しないかもしれない。共変量の数が有限である場合,Xuらは,一般化推定方程式における作用相関行列に対するA有限混合モデル,Stat Sin.2012;22:755-776は,反復測定間の相関を捕捉するための有限混合モデルに基づく混合GEE法を提案した。本論文では,共変量の発散数を有する混合GEE推定器のための漸近理論を開発した。シミュレーション研究を用いて,共変量の発散数を有する混合GEEの性能を実証し,この方法がより数値的に安定であり,共変量フレームワークの発散数における特定の作動相関行列を有するGEEより高い効率を有することを示した。最後に,実際のデータセットを例証に用いた。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *方程式 ,  推定 ,  データ ,  *統計解析 ,  相関 ,  クラスタ化 ,  データ解析 ,  数値 ,  モーメント ,  推定量 ,  STAT転写因子
準シソーラス用語： *相関行列 ,  漸近理論 ,  *共変量 ,  有限混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 漸近理論 ,  分岐数 ,  縦データ ,  作業相関行列

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 共変量 ,  発散 ,  混合作業 ,  相関行列 ,  解析