Classified generalized linear mixed model prediction incorporating pseudo‐prior information
Classified generalized linear mixed model prediction incorporating pseudo‐prior information
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结合伪先验信息的分类广义线性混合模型预测
DOI：
10.1002/cjs.11727
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jiang, Jiming
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ma, Haiqiang;Jiang, Jiming
我们开发了一种基于广义线性混合模型的分类混合模型预测方法，该方法引入伪先验信息以提高预测精度。我们建立了所提出的方法的一致性，无论是在预测真正的混合效应的兴趣和正确识别潜在的类对应的新的观察，如果这样的类匹配的训练数据类之一存在。实证结果，包括模拟研究和真实的数据验证，完全支持的理论研究结果。
We develop a method of classified mixed model prediction based on generalized linear mixed models that incorporate pseudo‐prior information to improve prediction accuracy. We establish consistency of the proposed method both in terms of prediction of the true mixed effect of interest and in terms of correctly identifying the potential class corresponding to the new observations if such a class matching one of the training data classes exists. Empirical results, including simulation studies and real‐data validation, fully support the theoretical findings.
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