Перейти к основному содержанию

Частично линейная аддитивная модель для кластерных данных о пропорциях

Статистика в медицине, Февраль 6, 2018

Посмотреть публикацию

Абстрактные

Данные о доле при поддержке, лежащей в интервале [0,1], являются обычным явлением в различных областях медицины и общественного здравоохранения. Когда эти данные доступны в виде кластеров, важно правильно включить внутрикластерную корреляцию для повышения эффективности оценки при проведении оценки риска на основе регрессии. Кроме того, ковариаты могут демонстрировать нелинейную связь с (пропорцией) ответов при количественном определении статуса заболевания. В качестве альтернативы различным существующим классическим методам моделирования данных о пропорциях (таких как расширенная бета-регрессия), в которых используется максимальное правдоподобие, или обобщенным оценочным уравнениям, мы разрабатываем частично линейную аддитивную модель, основанную на квадратичной функции вывода. Опираясь на методы оценки квази-правдоподобия и аппроксимацию полиномиального сплайна для неизвестных непараметрических функций, мы получаем оценки как для параметрической части, так и для непараметрической части нашей модели, и изучаем их теоретические свойства для больших выборок. Мы иллюстрируем преимущества и полезность нашего предложения по сравнению с другими альтернативами с помощью обширных имитационных исследований и применения к реальному набору данных из клинического периодонтального исследования.

Китайский (упрощенное письмо)АнглийскийНемецкийхиндиРусский