変量効果分布の誤特定に対して頑健な一般化準線形混合効果モデルの開発

开发广义准线性混合效应模型，该模型对随机效应分布的错误指定具有鲁棒性

基本信息

批准号：
20K19759
负责人：
三枝祐輔
金额：
$ 1.25万
依托单位：
Yokohama City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、広範な科学領域において扱われているクラスターデータの解析において、一般化線形混合効果モデルを用いたときの変量効果分布の誤特定による問題を解決する方法論を開発することである。前年度までの成果として、一般化線形混合効果モデルの誤特定に対する性質や、問題を解決するための方法論について既存研究の整理を行った。変量効果分布の誤特定下においては、回帰パラメータの推定に無視できない程度のバイアスが生じる、回帰係数の信頼区間の被覆確率が低下する、回帰係数に関する検定の第1種/第2種の過誤確率に悪影響が及ぼされる、などの問題が報告されていた。変量効果分布の誤特定に対して頑健な推定を行うための方法論として、変量効果分布をノンパラメトリックに推定する手法、正規混合分布の仮定の下で推定する手法などが提案されており、数値シミュレーションによる性能比較に関する報告も行われていた。今年度の研究成果として、準線形モデリングを用いて一般化線形混合効果モデルを拡張したモデルを提案した。さらに、提案モデルの回帰パラメータの推定アルゴリズムと提案モデルに適用可能な情報量規準を与えた。また、変量効果分布の誤特定下において、提案したモデルが従来の線形モデルに比べて、より良く当てはまることを数値シミュレーションによって明らかにした。これらの研究成果をまとめた論文が、査読付き国際学術雑誌のStatistical Methods in Medical Researchに採択された。

这项研究的目的是开发一种方法，该方法在使用广义的线性混合效应模型的分析中，在广泛的科学领域涵盖的群集数据中使用通用的线性混合效应模型时解决了误解随机效应分布的问题。上一年的结果，现有的研究被组织为一般性线性混合效应模型的性质，以违反错误识别和解决问题的方法。已经报道了问题，例如在回归参数估计中不必要地产生的偏差，从而降低了覆盖回归系数的置信区间的概率，并对回归系数的测试1/2型的出现障碍概率产生负面影响。对误解随机效应分布进行鲁棒性估计的方法论包括非参数估算随机效应分布的方法，以及在正常混合分布的假设下估算随机效应分布的方法，并且还对使用数值模拟进行了有关性能比较的报告。作为今年的研究结果，我们提出了一种使用准线性建模来扩展广义线性混合效应模型的模型。此外，我们提供了一种算法，用于估计所提出模型的回归参数以及适用于建议模型的信息准则。此外，数值模拟显示，在随机效应分布的错误指定下，所提出的模型比常规线性模型更好。总结了这些发现的论文是由同行评审的国际学术期刊统计方法选择的。