基于GEE方法的几种修正的CIC准则在相关结构选择上的结果

发布时间：2020-07-07 14:08

【摘要】：广义估计方程(GEE)是一个广泛应用在纵向数据中分析相关的响应数据的方法。由于不合适的相关结构会引起参数估计的无效(Fitzmaurice,1995;WangCarey,2003,2004),所以在做操作相关结构(ICS)选择上非常关键。在本文中,针对HinWang(2009)提出的有名的相关信息准则(CIC),从几个方面提出了该准则的修正形式来进行操作ICS选择。通过模拟研究将提出的准则与CIC的结果进行比较研究。无论是在Gaussian,Binary分布,还是Poisson分布的响应数据下,修正的准则都表现出在可交换相关结构下有更高的识别度,而CIC在一阶自回归结构下则表现更好。同时也考虑在不确定相关结果下,模拟了几种准则的相关结构选择结果。除此之外,还将几种准则运用到ThallVail(1990)的癫痫数据以及马德拉斯精神病的非平衡数据中,进行相关结构选择。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：C81
【图文】：

正的准则这种正确率间的差异更大。这种更大差异的主要原因是在一阶自相关结构下，原始的 CIC 准则的判别情况更好，而在可交换结构下，修正的 CIC 准则的判别结果更好。对于 Poisson 响应下的情况，即表 6.3, 6.6, 6.9 中所示，与 Gaussian 响应下的各准则的结果在趋势以及判别的正确率上都非常类似，在此就不在赘述。不过对于 binary 的随机模拟情况，由于 binary 数据自身的模拟限制，考虑的相关结构参数为 0.1, 0.3, 0.5，相对另外两种随机模拟的数据类型，在相关结构选择上相对正确率更低。也是在 binary 的随机模拟数据情况下，当相关结构的系数偏低（0.1）时出现了判别的正确率在 50%以下。除此之外，考虑到上述模拟结果的结论所基于的模拟设定情景，该设定是否具有参考意义，即是说不正确的相关结构与真实的相关结构间的是否存在显著的差异，模拟的选择结果是否有意义。通过 Wang & Carey (2003) 提出的渐进相对效率(Asymptomatic relative efficiency, ARE)概念，给出样本量为 50 (n)的情况下各模拟设置的每一个回归系数的 ARE 结果。

Binary响应中AR(1)真实结构下的ARE结果

Binary响应中EXC真实结构下的ARE结果

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本文编号：2745207