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A PRESS statistic for working correlation structure selection in generalized estimating equations

机译：广义估计方程中的工作相关结构选择的压制统计

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Generalized estimating equations (GEE) is one of the most commonly used methods for regression analysis of longitudinal data, especially with discrete outcomes. The GEE method accounts for the association among the responses of a subject through a working correlation matrix and its correct specification ensures efficient estimation of the regression parameters in the marginal mean regression model. This study proposes a predicted residual sum of squares (PRESS) statistic as a working correlation selection criterion in GEE. A simulation study is designed to assess the performance of the proposed GEE PRESS criterion and to compare its performance with its counterpart criteria in the literature. The results show that the GEE PRESS criterion has better performance than the weighted error sum of squares SC criterion in all cases but is surpassed in performance by the Gaussian pseudo-likelihood criterion. Lastly, the working correlation selection criteria are illustrated with data from the Coronary Artery Risk Development in Young Adults study.
机译：广义估计方程（GEE）是纵向数据回归分析最常用的方法之一，特别是具有离散结果。 GEE方法通过工作相关矩阵的主题响应之间的关联，其正确的规范确保了边缘平均回归模型中的回归参数的有效估计。本研究提出了作为GEE中的工作相关选择标准的预测平方和正方形（压力）统计量。仿真研究旨在评估拟议的GEE新闻标准的性能，并将其与文献的对应标准进行比较。结果表明，GEE压力标准在所有情况下，GEE压力标准具有比各种平方SC标准的加权误差和更好的性能，但是通过高斯伪似然标准在性能中超越。最后，使用年轻成人研究中的冠状动脉风险发育数据来说明工作相关选择标准。

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