分散が増大するモデルによる経時測定データの解析 Analysis of Longitudinal Data with Increasing Variance Function

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抄録

本論文では,複数の対象について等間隔に測定された場合の経時測定データに対する解析法を考える.前論文の滝沢・白旗・小笹(2004)では,群効果,相効果,項目の効果,そして変量効果の有無等を検定する分散分析法を構成するため,分散の値は測定時点には無関係となるモデルを構築した.しかしながら,実際の経時測定データは,測定時点が後になるほどバラツキが大きくなると予想でき,特に成長過程に関するデータではこの仮定が妥当であると考えられることから,分散が増大しうるモデルを構築し,そのパラメータの推定法・検定法について検討する.

In our previous paper, we considered a model where the variances and covariances are stable and proposed the analysis of variance procedures. In many practical cases, however, the variances are increasing as the time points are later. In this paper, two models which allow increasing variances are proposed using the notion of autoregression.A method of analyzing longitudinal data taken at equal spaced fixed points is also proposed. Further, a numerical example is given in order to display how our method is applied.

収録刊行物

  • 応用統計学  

    応用統計学 37(1), 37-52, 2008-04-30 

    Japanese Society of Applied Statistics

参考文献:  9件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10021979447
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00330942
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    02850370
  • NDL 記事登録ID
    9501602
  • NDL 雑誌分類
    ZM31(科学技術--数学)
  • NDL 請求記号
    Z15-401
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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