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Sensitivity analysis of longitudinal count responses: a local influence approach and application to medical data

机译：纵向计数响应的敏感性分析：局部影响方法及其在医学数据中的应用

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Longitudinal count responses are often analyzed with a Poisson mixed model. However, under overdispersion, these responses are better described by a negative binomial mixed model. Estimators of the corresponding parameters are usually obtained by the maximum likelihood method. To investigate the stability of these maximum likelihood estimators, we propose a methodology of sensitivity analysis using local influence. As count responses are discrete, we are unable to perturb them with the standard scheme used in local influence. Then, we consider an appropriate perturbation for the means of these responses. The proposed methodology is useful in different applications, but particularly when medical data are analyzed, because the removal of influential cases can change the statistical results and then the medical decision. We study the performance of the methodology by using Monte Carlo simulation and applied it to real medical data related to epilepsy and headache. All of these numerical studies show the good performance and potential of the proposed methodology.
机译：纵向计数响应通常使用Poisson混合模型进行分析。但是，在过度分散下，这些响应可以通过负二项式混合模型更好地描述。通常通过最大似然法获得相应参数的估计量。为了研究这些最大似然估计器的稳定性，我们提出了一种使用局部影响的敏感性分析方法。由于计数响应是离散的，因此我们无法用本地影响力中使用的标准方案来干扰它们。然后，我们考虑对这些响应的方式进行适当的扰动。所提出的方法在不同的应用程序中很有用，但特别是在分析医学数据时，因为删除有影响的案例可以更改统计结果，然后更改医学决策。我们通过使用蒙特卡洛模拟研究该方法的性能，并将其应用于与癫痫和头痛相关的实际医学数据。所有这些数值研究表明了所提出方法的良好性能和潜力。

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