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Maximum likelihood based analysis of equally spaced longitudinal count data with first-order antedependence and overdispersion

机译：基于最大似然分析的等距一阶纵向依赖和过度分散的纵向计数数据

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摘要

This manuscript implements a maximum likelihood based approach that is appropriate for equally spaced longitudinal count data with over-dispersion, so that the variance of the outcome variable is larger than expected for the assumed Poisson distribution. We implement the proposed method in the analysis of seizure data and a subset of German Socio-Economic Panel data. To demonstrate the importance of correctly modeling the over-dispersion, we make comparisons with the semi-parametric generalized estimating equations approach that incorrectly ignores any over-dispersion in the data. Our simulations demonstrate that accounting for over-dispersion results in improved small-sample efficiency and appropriate coverage probabilities. We also provide code in R so that readers can implement our approach in their own analyses.
机译：该手稿实现了基于最大似然的方法，该方法适用于具有过度分散的等距纵向计数数据，因此结果变量的方差大于假定的泊松分布的预期值。我们在癫痫发作数据和德国社会经济专家小组数据的子集分析中实施了建议的方法。为了证明正确建模过度分散的重要性，我们与半参数广义估计方程方法进行了比较，该方法错误地忽略了数据中的任何过度分散。我们的模拟结果表明，考虑过度分散会提高小样本效率和适当的覆盖率。我们还提供R语言的代码，以便读者可以在自己的分析中实施我们的方法。

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