Generalised partial linear single-index mixed models for repeated measures data
Generalised partial linear single-index mixed models for repeated measures data
复制标题
重复测量数据的广义部分线性单指标混合模型
DOI：
--
复制
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lei Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jinsong Chen;Inyoung Kim;G. Terrell;Lei Liu
本文提出了分析重复测量数据的广义部分线性单指标混合模型。一个惩罚准似然方法使用P样条被用来估计非参数函数，线性参数，和单指标系数。当样条基的维数随样本容量的增加而增加时，得到了估计量的渐近性质。仿真例子和两个应用：研究空气污染对健康的影响，在北卡罗来纳州，和治疗效果的纳洛酮对酒精依赖的个人的健康成本，说明我们的方法的有效性。
In this paper, we propose generalised partial linear single-index mixed models for analysing repeated measures data. A penalised quasi-likelihood approach using P-spline is used to estimate the nonparametric function, linear parameters, and single-index coefficients. Asymptotic properties of the estimators are developed when the dimension of spline basis grows with increasing sample size. Simulation examples and two applications: the study of health effects of air pollution in North Carolina, and treatment effect of naltrexone on health costs for alcohol-dependent individuals, illustrate the effectiveness of our approach.
影响因子：
120.7
作者：
Anton, RF;O'Malley, SS;Zweben, A
通讯作者：
Zweben, A