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面板计数数据的非参数样条估计
1
作者
秦飞
俞章盛
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2021年第2期162-166,共5页
目的建立更为一般化的面板计数数据模型,既包含具有时变效应的协变量又包含具有非参数效应的协变量。方法使用伪似然样条估计方法及全似然样条估计方法,并通过数值模拟定性和定量地比较这两种方法。结果两估计方法在样本量为200时都具...
目的建立更为一般化的面板计数数据模型,既包含具有时变效应的协变量又包含具有非参数效应的协变量。方法使用伪似然样条估计方法及全似然样条估计方法,并通过数值模拟定性和定量地比较这两种方法。结果两估计方法在样本量为200时都具有很小的偏差和均方误差(MSE);全似然样条估计方法的偏差和MSE更小(比伪似然样条估计方法的MSE小约35%),但计算时间远远超过伪似然样条估计方法(约是其200倍);两种估计方法用于小儿哮喘数据后得到了相似的估计结果,揭示了白细胞介素IL-9的时变效应及白细胞介素IL-5的非参数效应。结论综合MSE及计算时间,在此模型下本研究更推荐使用伪似然样条估计方法。
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关键词
伪似然
全似然
样条
时变效应
非参数效应
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题名
面板计数数据的非参数样条估计
1
作者
秦飞
俞章盛
机构
上海交通大学生命科学技术学院生物信息与生物统计系
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2021年第2期162-166,共5页
基金
国家自然科学基金(11671256)。
文摘
目的建立更为一般化的面板计数数据模型,既包含具有时变效应的协变量又包含具有非参数效应的协变量。方法使用伪似然样条估计方法及全似然样条估计方法,并通过数值模拟定性和定量地比较这两种方法。结果两估计方法在样本量为200时都具有很小的偏差和均方误差(MSE);全似然样条估计方法的偏差和MSE更小(比伪似然样条估计方法的MSE小约35%),但计算时间远远超过伪似然样条估计方法(约是其200倍);两种估计方法用于小儿哮喘数据后得到了相似的估计结果,揭示了白细胞介素IL-9的时变效应及白细胞介素IL-5的非参数效应。结论综合MSE及计算时间,在此模型下本研究更推荐使用伪似然样条估计方法。
关键词
伪似然
全似然
样条
时变效应
非参数效应
Keywords
Pseudolikelihood
Full likelihood
Spline
Time-varying effect
Nonparametric effect
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面板计数数据的非参数样条估计
秦飞
俞章盛
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2021
0
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