An EM Algorithm Fitting First-Order Conditional Autoregressive Models to Longitudinal Data
An EM Algorithm Fitting First-Order Conditional Autoregressive Models to Longitudinal Data
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纵向数据拟合一阶条件自回归模型的 EM 算法
DOI：
10.1080/01621459.1996.10477001
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发表时间：
1996
影响因子：
3.7
通讯作者：
C. Schmid
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
C. Schmid
摘要EM算法拟合纵向回归模型的状态空间公式，其中连续响应取决于滞后响应以及时间相关和时间无关的协变量。基线响应仅取决于协变量。该模型处理响应和连续协变量的缺失数据和高斯测量误差。E步骤使用卡尔曼滤波器和相关的滤波算法来更新观测数据的未知真实响应和预测序列。M步骤使用标准的闭合形式高斯结果。标准误差来自补充EM（SEM）算法。该模型准确地拟合了158名儿童6年的肺功能测量结果，其中有许多观察结果缺失。
Abstract An EM algorithm fits a state-space formulation of the longitudinal regression model in which a continuous response depends on the lagged response and both time-dependent and time-independent covariates. The baseline response depends only on covariates. The model handles both missing data and Gaussian measurement error on both response and continuous covariates. The E step uses the Kalman filter and associated filtering algorithms to update the unknown true response and predictor series for the observed data. The M step uses standard closed-form Gaussian results. Standard errors come from the supplemented EM (SEM) algorithm. The model accurately fits 6 years of pulmonary function measurements on 158 children with many missing observations.
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The American review of respiratory disease
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