縱向數(shù)據(jù)邊際模型的穩(wěn)健估計(jì)及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、縱向研究的定義特征是應(yīng)變量隨時(shí)間重復(fù)測量,它不同于僅在一個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行測量的橫斷面研究,其基本目的是研究應(yīng)變量隨時(shí)間的變化情況以及影響該變化的因素。在醫(yī)學(xué)研究尤其是大量臨床試驗(yàn)時(shí),我們經(jīng)常遇見這種類型的資料??v向資料常用的研究方法很多,目前國內(nèi)廣泛使用的為邊際模型和隨機(jī)模型,到底哪種模型最優(yōu),不是數(shù)據(jù)本身所決定的,它取決于研究背景和目的。 本文主要介紹邊際模型,它無需要求觀察值的分布假設(shè),這種對分布假設(shè)的回避導(dǎo)致了一種稱為“廣

2、義估計(jì)方程”的估計(jì)方法。經(jīng)廣義估計(jì)方程迭代求得回歸參數(shù)對個(gè)體內(nèi)關(guān)聯(lián)的指定具有穩(wěn)健性,但是對離群點(diǎn)不具有穩(wěn)健性,同時(shí)也可求得相關(guān)參數(shù),其估計(jì)方法有許多,本文詳細(xì)介紹距估計(jì)和擬最小二乘法。穩(wěn)健估計(jì)方程的核心是把Huber函數(shù)應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)化殘差使廣義估計(jì)方程對離群點(diǎn)和非正態(tài)資料穩(wěn)健,但是它有一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè)——誤差對稱分布。 經(jīng)多元正態(tài)模擬試驗(yàn)可見:相關(guān)參數(shù)的距估計(jì)不存在且擬最小二乘估計(jì)漸近無偏,而回歸參數(shù)的QLS估計(jì)和距估計(jì)都漸近無偏。

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