離散分布の経時測定データにおける線形な変化係数の推測について Statistical Inference on a Linear Varying Coefficient on Longitudinal Data of Discrete Distribution

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抄録

回帰モデルにおいて,変化係数は時間とともに変化する説明変数の効果を評価でき,視覚的にも理解しやすいために広く利用されるようになってきた.その推定値は固定された時間ごとに近傍データを用いて回帰をすることで容易に得られる.しかしながら,時間についての連続性がないために観測時間を通した曲線としての信頼区間の構成および検定に困難があった.本稿ではSatoh and Yanagihara (2008) で提案された連続分布の経時測定データにおける線形な変化係数に関する推測方法を,成長曲線モデルおよび変量効果モデルとの関連を述べながら,一般化推定方程式を利用し離散分布に適用することを試みる.この手法の利点のひとつとして汎用的なソフトウェアを利用して計算できることが挙げられる.解析例ではロジスティック回帰モデルにおける変化係数の推定を紹介する.

Varying coefficients can be used for visualizations or interpretations of the covariate effects which might be varying on time axis. The estimator of varying coefficient is usually obtained by kernel smoothing methods. Since it is essentially the linear regression around fixed time point, constructing a confidence interval or testing null hypothesis for a function of time is difficult. In this paper, we apply an estimating method proposed by Satoh and Yanagihara (2008) on the growth curve model to the discrete distributions using generalized estimating equations. Those new estimators of varying coefficients can be easily calculated by the ordinaly statistical software package. An example of logistic regression analysis with longitudinal data was illustrated.

収録刊行物

  • 応用統計学

    応用統計学 38(1), 19-29, 2009-04-30

    Japanese Society of Applied Statistics

参考文献:  26件中 1-26件 を表示

被引用文献:  1件中 1-1件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10024749032
  • 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
    10294007
  • 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  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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