Bivariate linear mixed models using SAS proc MIXED
Bivariate linear mixed models using SAS proc MIXED
复制标题
DOI：
10.1016/s0169-2607(02)00017-2
复制
发表时间：
2002-11-01
影响因子：
6.1
通讯作者：
Commenges, D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Thiébaut, R;Jacqmin-Gadda, H;Commenges, D
双变量线性混合模型在分析两个相关标记的纵向数据时是有用的。在本文中，我们提出了一个二元线性混合模型，包括随机效应或一阶自回归过程和独立的测量误差。提供了使用SAS Proc mix来适应这些模型的代码和技巧。讨论了该程序的局限性，并给出了艾滋病毒感染领域的一个例子。尽管存在一些局限性，但SAS Proc mix是一个有用的工具，可以很容易地扩展到纵向研究中的多变量响应。(C) 2002爱思唯尔科学爱尔兰有限公司版权所有。
Bivariate linear mixed models are useful when analyzing longitudinal data of two associated markers. In this paper, we present a bivariate linear mixed model including random effects or first-order auto-regressive process and independent measurement error for both markers. Codes and tricks to fit these models using SAS Proc MIXED are provided. Limitations of this program are discussed and an example in the field of HIV infection is shown. Despite some limitations, SAS Proc MIXED is a useful tool that may be easily extendable to multivariate response in longitudinal studies. (C) 2002 Elsevier Science Ireland Ltd. All rights reserved.