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【24h】

Estimating equations for separable spatial-temporal binary data

机译：可分时空二进制数据的估计方程

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For binary data with correlation across space and over time, the literature concerning the estimation of fixed effects in marginal models is limited. In this paper, we model the marginal probability of binary responses in terms of parameters of interest by a logistic function. An estimating equation based on the quasi-likelihood concept is developed to estimate parameters. Under separable correlation models, we show that the quasi-likelihood estimate is asymptotically optimal. A series of simulations is conducted to evaluate how the efficiency varies with the regression coefficients. We also compare the relative efficiency with another estimating equation by simulations. The proposed method is applied to an ecological study of forest decline to test independence of two spatial-temporal binary outcomes.
机译：对于跨空间且随时间变化具有相关性的二进制数据，有关边际模型中固定效应估计的文献有限。在本文中，我们通过对数函数根据感兴趣的参数对二进制响应的边际概率进行建模。建立了基于拟似然概念的估计方程来估计参数。在可分离的相关模型下，我们证明了拟似然估计是渐近最优的。进行了一系列模拟，以评估效率如何随回归系数变化。我们还通过仿真将相对效率与另一个估计方程进行了比较。该方法被应用于森林退化的生态学研究，以检验两个时空二元结果的独立性。

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