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ASSESSING GENERALIZED LINEAR MIXED MODELS USING RESIDUAL ANALYSIS

机译：使用残差分析评估广义线性混合模型

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A nonparametric smoothing method for assessing the adequacy of generalized linear mixed models (GLMMs) is developed. The proposed method is based on smoothing the residuals over continuous covariates to avoid the partition of continuous covariates on model checking. The global test statistic has a quadratic form and its formulae of expectation as well as variance are derived. The sampling distribution of the quadratic form test statistic is approximated by a scaled chi-squared distribution. For bandwidth selection, the leave-one-out cross-validation approach is recommendable for use. A longitudinal binary data set is utilized to demonstrate the proposed approach.
机译：开发了一种用于评估广义线性混合模型（GLMM）的适当性的非参数平滑方法。所提出的方法基于平滑连续协变量上的残差，以避免模型检查中连续协变量的划分。全局检验统计量具有二次形式，并推导了其期望公式以及方差。二次形式检验统计量的采样分布通过缩放的卡方分布来近似。对于带宽选择，建议使用留一法交叉验证方法。使用纵向二进制数据集来演示所提出的方法。

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