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混合効果モデルを用いたセミパラメトリックな変化係数の推測について

机译:用混合效应模型估计半参数变异系数

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摘要

経時測定データにおいて時間とともに変化する回帰係数は変化係数と呼ばれる.SatohandYanagihara(2010)は変化係数に線形性を仮定することで,関数としての同時信頼区間を提案した.基底関数として直線が適用された線形な変化係数は解釈が容易であるが,測定時点数が多くなると非線形曲線の近似として充分でないことがある.本稿では,直線を1次スプライン関数で補ったセミパラメトリックな変化係数を考え,Brumbacketal.(1999)の提案した混合効果モデルを用いた推定方法を適用する.%Varying coefficients can be used for visualizations or interpretations of the covariate effects which might be varying on time axis. Satoh and Yanagihara (2010) proposed linear varying coefficients and constructed a simultaneous confidence interval as a function of time.Linear curves are useful to summarize and interpret the scatter plot, but these might be not enough for approximating non-linear relationship especially when there are many observed time points. In this paper we consider semiparametric varying coefficients with splines and estimate them using a framework of linear mixed effect model which was proposed by Brumback et al. (1999), and then we construct a simultaneous confidence interval.
机译:随时间变化的测量数据中随时间变化的回归系数称为变化系数.Satohand Yanagihara(2010)通过假设变化系数呈线性,提出了同时置信区间作为函数。尽管线性变化系数很容易解释,但当测量点数量增加时,作为非线性曲线的近似值可能还不够,在本文中,我们考虑用线性样条函数补充直线的半参数变化系数,并且应用(1999)中提出的混合效应模型的估计方法。%可变系数可用于可视化或解释可能在时间轴上变化的协变量效应.Satoh和Yanagihara(2010)提出线性变化系数并构造了一个随时间变化的同时置信区间。线性曲线对于总结和解释散点图很有用,但对于近似非线性关系(尤其是在观察到的时间点很多时)可能不够。考虑样条曲线的半参数变化系数,并使用Brumback等人(1999)提出的线性混合效应模型框架对其进行估计,然后构造一个同时置信区间。

著录项

  • 来源
    《応用統計学》 |2013年第1期|1-10|共10页
  • 作者单位

    広島大学 原爆放射線医科学研究所 〒734-8551広島市南区霞 1-2-3;

    県立広島大学 経営情報学部;

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