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基于GEE方法的幾種修正的CIC準(zhǔn)則在相關(guān)結(jié)構(gòu)選擇上的結(jié)果

發(fā)布時(shí)間:2020-07-07 14:08
【摘要】:廣義估計(jì)方程(GEE)是一個(gè)廣泛應(yīng)用在縱向數(shù)據(jù)中分析相關(guān)的響應(yīng)數(shù)據(jù)的方法。由于不合適的相關(guān)結(jié)構(gòu)會(huì)引起參數(shù)估計(jì)的無(wú)效(Fitzmaurice,1995;WangCarey,2003,2004),所以在做操作相關(guān)結(jié)構(gòu)(ICS)選擇上非常關(guān)鍵。在本文中,針對(duì)HinWang(2009)提出的有名的相關(guān)信息準(zhǔn)則(CIC),從幾個(gè)方面提出了該準(zhǔn)則的修正形式來(lái)進(jìn)行操作ICS選擇。通過(guò)模擬研究將提出的準(zhǔn)則與CIC的結(jié)果進(jìn)行比較研究。無(wú)論是在Gaussian,Binary分布,還是Poisson分布的響應(yīng)數(shù)據(jù)下,修正的準(zhǔn)則都表現(xiàn)出在可交換相關(guān)結(jié)構(gòu)下有更高的識(shí)別度,而CIC在一階自回歸結(jié)構(gòu)下則表現(xiàn)更好。同時(shí)也考慮在不確定相關(guān)結(jié)果下,模擬了幾種準(zhǔn)則的相關(guān)結(jié)構(gòu)選擇結(jié)果。除此之外,還將幾種準(zhǔn)則運(yùn)用到ThallVail(1990)的癲癇數(shù)據(jù)以及馬德拉斯精神病的非平衡數(shù)據(jù)中,進(jìn)行相關(guān)結(jié)構(gòu)選擇。
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:C81
【圖文】:

相關(guān)結(jié)構(gòu),隨機(jī)模擬,準(zhǔn)則,可交換


正的準(zhǔn)則這種正確率間的差異更大。這種更大差異的主要原因是在一階自相關(guān)結(jié)構(gòu)下,原始的 CIC 準(zhǔn)則的判別情況更好,而在可交換結(jié)構(gòu)下,修正的 CIC 準(zhǔn)則的判別結(jié)果更好。對(duì)于 Poisson 響應(yīng)下的情況,即表 6.3, 6.6, 6.9 中所示,與 Gaussian 響應(yīng)下的各準(zhǔn)則的結(jié)果在趨勢(shì)以及判別的正確率上都非常類(lèi)似,在此就不在贅述。不過(guò)對(duì)于 binary 的隨機(jī)模擬情況,由于 binary 數(shù)據(jù)自身的模擬限制,考慮的相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)為 0.1, 0.3, 0.5,相對(duì)另外兩種隨機(jī)模擬的數(shù)據(jù)類(lèi)型,在相關(guān)結(jié)構(gòu)選擇上相對(duì)正確率更低。也是在 binary 的隨機(jī)模擬數(shù)據(jù)情況下,當(dāng)相關(guān)結(jié)構(gòu)的系數(shù)偏低(0.1)時(shí)出現(xiàn)了判別的正確率在 50%以下。除此之外,考慮到上述模擬結(jié)果的結(jié)論所基于的模擬設(shè)定情景,該設(shè)定是否具有參考意義,即是說(shuō)不正確的相關(guān)結(jié)構(gòu)與真實(shí)的相關(guān)結(jié)構(gòu)間的是否存在顯著的差異,模擬的選擇結(jié)果是否有意義。通過(guò) Wang & Carey (2003) 提出的漸進(jìn)相對(duì)效率(Asymptomatic relative efficiency, ARE)概念,給出樣本量為 50 (n)的情況下各模擬設(shè)置的每一個(gè)回歸系數(shù)的 ARE 結(jié)果。

基于GEE方法的幾種修正的CIC準(zhǔn)則在相關(guān)結(jié)構(gòu)選擇上的結(jié)果


Binary響應(yīng)中AR(1)真實(shí)結(jié)構(gòu)下的ARE結(jié)果

基于GEE方法的幾種修正的CIC準(zhǔn)則在相關(guān)結(jié)構(gòu)選擇上的結(jié)果


Binary響應(yīng)中EXC真實(shí)結(jié)構(gòu)下的ARE結(jié)果

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本文編號(hào):2745207

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