کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6869465 | 681363 | 2016 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Analysis of long series of longitudinal ordinal data using marginalized models
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل سری های طولانی داده های مقطعی طولی با استفاده از مدل های حاشیه ای
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد مبتنی بر احتمال، کواسی نیوتن، کیفیت زندگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Marginalized models (Heagerty, 1999, 2002) are often used for short longitudinal series when population averaged effects are of interest. Lee and Daniels (2007, 2008) proposed marginalized models for the analysis of longitudinal ordinal data to permit likelihood-based estimation of marginal mean parameters. In this paper, we extend their work to accommodate the response dependence that we have seen with long series of response data (the functional form of response dependence has both serial and long-range components). Maximum likelihood estimation is proposed utilizing the Quasi-Newton algorithm with a Quasi Monte Carlo method for integration of the random effects. The methods are illustrated on quality of life data from a recent lung cancer clinical trial.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 94, February 2016, Pages 363-371
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 94, February 2016, Pages 363-371
نویسندگان
Keunbaik Lee, Insuk Sohn, Donguk Kim,