【摘 要】
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广义估计方程(GEE)方法自Liang & Zeger在1986年提出以来,已被广泛用于纵向数据的分析.众所周知,工作相关系数矩阵的选择会严重影响GEE估计的效率.为了解决工作相关阵错误指
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广义估计方程(GEE)方法自Liang & Zeger在1986年提出以来,已被广泛用于纵向数据的分析.众所周知,工作相关系数矩阵的选择会严重影响GEE估计的效率.为了解决工作相关阵错误指定的问题,我们建立了工作相关结构的有限混合模型,在此基础上提出了一个称之为混合GEE的估计方法.在正则条件下,证明了这个混合GEE估计是相合的,并且是渐近正态分布的.如果数据是来自高斯混合模型,这个估计是渐近有效的.混合GEE方法的一个重要特征是,如果混合工作相关矩阵中包括对AR(1)或等相关的相关结构,它保证了估计工作相关矩阵的正定性,并且自动的选择最靠近真实相关阵的工作相关矩阵.通过大量模拟研究和实际数据分析,混合GEE方法在中小样本量下有非常好的表现,大样本量下也保证了相合性.
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