【摘 要】
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在对纵向零膨胀计数数据进行分析时,指定可以刻画个体重复测量之间相依关系的多元联合分布是非常困难的。这也导致难以对回归均值和协方差矩阵同时进行建模。在本文中,我们将
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在对纵向零膨胀计数数据进行分析时,指定可以刻画个体重复测量之间相依关系的多元联合分布是非常困难的。这也导致难以对回归均值和协方差矩阵同时进行建模。在本文中,我们将copula方法结合均值—相关系数矩阵同时参数化建模方法应用于纵向零膨胀数据,从而提出了一种新的解决方法。这种方法不仅解决了联合分布函数难以确定的问题,并且对相关系数提出了一种无约束的参数化建模方法,即通过超球面坐标变换,将相关系数参数转换为无约束的参数,最后对其进行广义线性模型建模。为解决似然推断中的计算高维积分难题,我们提出一种成对似然推断方法,可以有效降低计算复杂度。我们从理论上证明该方法得到的参数估计值具有相合性和渐近正态性,并且通过实际数据和模拟分析验证了该方法的有效性。
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