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Semiparametric Marginal Models for Binary Longitudinal Data

机译：二元纵向数据的半射门边缘模型

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In this paper, we propose and explore a semiparametric approach to analyzing longitudinal binary data often observed in clinical studies. We applied second-order GEE approach to analyze longitudinal binary responses based on a partially linear single-index model. We use a local polynomial smoothing technique to estimate the single-index. We study the empirical properties of the proposed estimators using simulations. The empirical results demonstrate that if the true underlying model is partially linear, then our proposed method generally provides unbiased and efficient estimators. The proposed method is also applied to some real data sets obtained from longitudinal studies.
机译：在本文中，我们提出并探索了分析临床研究中经常观察到的纵向二元数据的半甲酰射方法。 我们应用了基于部分线性单指数模型的纵向二元响应来应用二阶GEE方法。 我们使用局部多项式平滑技术来估计单索引。 我们使用模拟研究所提出的估算器的经验性质。 经验结果表明，如果真正的潜在模型部分是线性的，则我们所提出的方法通常提供非偏见和有效的估计器。 所提出的方法也应用于从纵向研究获得的一些真实数据集。

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