A marginalized pattern-mixture model for longitudinal binary data when nonresponse depends on unobserved responses.
A marginalized pattern-mixture model for longitudinal binary data when nonresponse depends on unobserved responses.
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当无响应取决于未观察到的响应时，纵向二进制数据的边缘化模式混合模型。
DOI：
10.1093/biostatistics/kxl010
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Fitzmaurice,GarrettM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wilkins,KennethJ;Fitzmaurice,GarrettM
本文提出了一种方法来建模纵向二进制数据时，无响应依赖于未观察到的响应。该方法假定推理的目标是响应在每个时刻的边际分布及其对协变量的依赖性，并且可以适应单调和非单调缺失。该方法涉及一个边缘指定的模式混合模型，该模型直接参数化每次的边缘均值以及每个响应对无响应模式指标的依赖性。这种提法很容易纳入各种无反应过程中假设的敏感性分析。一旦识别的限制已经作出，估计模型参数进行通过解决方案的一组修改的广义估计方程。所提出的方法提供了标准选择和模式混合建模框架的替代方案，同时具有各自的某些优势。本文的结论与应用的方法，从避孕临床试验的数据与大量脱落。
This paper proposes a method for modeling longitudinal binary data when nonresponse depends on unobserved responses. The proposed method presumes that the target of inference is the marginal distribution of the response at each occasion and its dependence on covariates, and can accommodate both monotone and non-monotone missingness. The approach involves a marginally specified pattern-mixture model that directly parameterizes both the marginal means at each occasion and the dependence of each response on indicators of nonresponse pattern. This formulation readily incorporates a variety of nonresponse processes assumed within a sensitivity analysis. Once identifying restrictions have been made, estimation of model parameters proceeds via solution to a set of modified generalized estimating equations. The proposed method provides an alternative to standard selection and pattern-mixture modeling frameworks, while featuring certain advantages of each. The paper concludes with application of the method to data from a contraceptive clinical trial with substantial dropout.
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DOI：
--
发表时间：
1986
期刊：
影响因子：
--
作者：
R. Brookmeyer;M. Gail
通讯作者：
M. Gail
影响因子：
1.9
作者：
V. Gruttola;S. Lagakos
通讯作者：
V. Gruttola;S. Lagakos
DOI：
--
发表时间：
1982
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Clayton
通讯作者：
D. Clayton
影响因子：
1.9
作者：
BROOKMEYER, R;GAIL, MH
通讯作者：
GAIL, MH