Statistical models for longitudinal zero-inflated count data with applications to the substance abuse field.
Statistical models for longitudinal zero-inflated count data with applications to the substance abuse field.
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DOI：
10.1002/sim.5510
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发表时间：
2012-12-20
影响因子：
2
通讯作者：
Zucker, Robert A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Buu, Anne;Li, Runze;Tan, Xianming;Zucker, Robert A.
本研究填补了目前纵向零膨胀计数数据统计分析的知识空白，提供了一个全面的审查和比较的栅栏和零膨胀泊松模型的概念框架，计算优势，并在不同的真实的数据情况下的性能。模拟的设计代表了一个著名的纵向研究酗酒的特殊功能，使其结果可以推广到药物滥用领域。当障碍模型在数据的概念框架下更自然时，零膨胀泊松模型往往会产生不准确的估计。模型性能随着样本量的增加、缺失数据的比例降低以及协变量之间的相关性降低而提高。模拟还表明，栅栏模型的计算强度消失时，随机效应。
This study fills in the current knowledge gaps in statistical analysis of longitudinal zero-inflated count data by providing a comprehensive review and comparison of the hurdle and zero-inflated Poisson models in terms of the conceptual framework, computational advantage, and performance under different real data situations. The design of simulations represents the special features of a well-known longitudinal study of alcoholism so that the results can be generalizable to the substance abuse field. When the hurdle model is more natural under the conceptual framework of the data, the zero-inflated Poisson model tends to produce inaccurate estimates. Model performance improves with larger sample sizes, lower proportions of missing data, and lower correlations between covariates. The simulation also shows that the computational strength of the hurdle model disappears when random effects are included.
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DOI：
10.1002/cjs.10056
发表时间：
2010-06-01
影响因子：
0.6
作者：
Alfo, Marco;Maruotti, Antonello
通讯作者：
Maruotti, Antonello
DOI：
10.1111/j.1530-0277.2000.tb02071.x
发表时间：
2000-06-01
期刊：
ALCOHOL-CLINICAL AND EXPERIMENTAL RESEARCH
影响因子：
--
作者：
Hill, KG;White, HR;Catalano, RF
通讯作者：
Catalano, RF
影响因子：
1.1
作者：
Baughman, A. L.
通讯作者：
Baughman, A. L.
影响因子：
120.7
作者：
McLellan, AT;Lewis, DC;Kleber, HD
通讯作者：
Kleber, HD
影响因子：
1.1
作者：
Rose, C. E.;Martin, S. W.;Plikaytis, B. D.
通讯作者：
Plikaytis, B. D.