• 제목/요약/키워드: Generalized estimating equations

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INFLUENCE ANALYSIS FOR GENERALIZED ESTIMATING EQUATIONS

  • Jung Kang-Mo
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제35권2호
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    • pp.213-224
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    • 2006
  • We investigate the influence of subjects or observations on regression coefficients of generalized estimating equations using the influence function and the derivative influence measures. The influence function for regression coefficients is derived and its sample versions are used for influence analysis. The derivative influence measures under certain perturbation schemes are derived. It can be seen that the influence function method and the derivative influence measures yield the same influence information. An illustrative example in longitudinal data analysis is given and we compare the results provided by the influence function method and the derivative influence measures.

치의학 분야에서 SPSS를 이용한 일반화 추정방정식의 단계별 안내 (A step-by-step guide to Generalized Estimating Equations using SPSS in dental research)

  • 임회정;박수현
    • 대한치과의사협회지
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    • 제54권11호
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    • pp.850-864
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    • 2016
  • The Generalized Estimating Equations (GEE) approach is a widely used statistical method for analyzing longitudinal data and clustered data in clinical studies. In dentistry, due to multiple outcomes obtained from one patient, the outcomes produced from an individual patient are correlated with one another. This study focused on the basic ideas of GEE and introduced the types of covariance matrix and working correlation matrix. The quasi-likelihood information criterion (QIC) and quasi-likelihood information criterion approximation ($QIC_u$) were used to select the best working correlation matrix and the best fitting model for the correlated outcomes. The purpose of this study is to show a detailed process for the GEE analysis using SPSS software along with an orthodontic miniscrew example, and to help understand how to use GEE analysis in dental research.

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Property of regression estimators in GEE models for ordinal responses

  • Lee, Hyun-Yung
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권1호
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    • pp.209-218
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    • 2012
  • The method of generalized estimating equations (GEEs) provides consistent esti- mates of the regression parameters in a marginal regression model for longitudinal data, even when the working correlation model is misspecified (Liang and Zeger, 1986). In this paper we compare the estimators of parameters in GEE approach. We consider two aspects: coverage probabilites and efficiency. We adopted to ordinal responses th results derived from binary outcomes.

임의중도절단자료를 갖는 일반화된 지수회귀모형 (Generalized Exponential Regression Model with Randomly Censored Data)

  • 하일도
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.39-43
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    • 1999
  • 임의중도절단자료(randomly censored data)를 갖는 일반화된 지수회귀모헝을 고려하여 이 모형에서 모수를 추정하는 수정된 피선 점수화(modified Fisher scoring)방법을 제안한다. 이를 위해 우도방정식(likelihood equations)이 유도되고 추정알고리즘(estimating algorithm)이 개발된다. 실제의 자료를 통해 제안된 방법을 예증한다.

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ELCIC: An R package for model selection using the empirical-likelihood based information criterion

  • Chixiang Chen;Biyi Shen;Ming Wang
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제30권4호
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    • pp.355-368
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    • 2023
  • This article introduces the R package ELCIC (https://cran.r-project.org/web/packages/ELCIC/index.html), which provides an empirical likelihood-based information criterion (ELCIC) for model selection that includes, but is not limited to, variable selection. The empirical likelihood is a semi-parametric approach to draw statistical inference that does not require distribution assumptions for data generation. Therefore, ELCIC is more robust and versatile in the context of model selection compared to the currently existing information criteria. This paper illustrates several applications of ELCIC, including its use in generalized linear models, generalized estimating equations (GEE) for longitudinal data, and weighted GEE (WGEE) for missing longitudinal data under the mechanisms of missing at random and dropout.

범주형 반복측정자료를 위한 일반화 추정방정식의 소표본 특성 (Small Sample Characteristics of Generalized Estimating Equations for Categorical Repeated Measurements)

  • 김동욱;김재직
    • 응용통계연구
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    • 제15권2호
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    • pp.297-310
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    • 2002
  • Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.

일반화추정방정식을 활용한 소지역 추정과 실업률패널분석 (Small Area Estimation via Generalized Estimating Equations and the Panel Analysis of Unemployment Rates)

  • 여인권;손경진;김영원
    • 응용통계연구
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    • 제21권4호
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    • pp.665-674
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    • 2008
  • 기존의 소지역추정 연구에서는 대부분 특정 시점에서의 관심 모수를 추정하는 문제를 다루어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기, 또는 년 단위로 반복적으로 얻어지는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 이 논문에서는 반복측정 또는 다시점자료 분석에 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식을 이용한 실증분석을 통해 소지역추정에서 시간종속성을 포함시키는 방안을 알아본다. 실증분석에서는 2005년 1월에서 12월까지의 경상남도 및 울산광역시 월별 경제활동인구조사 자료를 바탕으로 시군구별 실업률과 실업률에 영향을 줄 것으로 생각되는 설명변수의 관계를 일반화선형모형과 일반화추정방정식을 적용하여 분석해 보고 시간종속성을 고려한 것과 하지 않은 것을 비교해 본다.

DIFFERENCE OF TWO SETS AND ESTIMATION OF CLARKE GENERALIZED JACOBIAN VIA QUASIDIFFERENTIAL

  • Gao, Yan
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제8권2호
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    • pp.473-489
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    • 2001
  • The notion of difference for two convex compact sets in Rⁿ, proposed by Rubinov et al, is generalized to R/sub mxn/. A formula of the difference for the two sets, which are convex hulls of a finite number of points, is developed. In the light of this difference, the relation between Clarke generalized Jacobian and quasidifferential, in the sense of Demyanov and Rubinov, for a nonsnooth function, is established. Based on the relation, the method of estimating Clarke generalized Jacobian via quasidifferential for a certain class of function, is presented.

Use of Pseudo-Likelihood Estimation in Taylor's Power Law with Correlated Responses

  • Park, Bum-Hee;Park, Heung-Sun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권6호
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    • pp.993-1002
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    • 2008
  • Correlated responses have been widely analyzed since Liang and Zeger (1986) introduced the famous Generalized Estimating Equations(GEE). However, their variance functions were restricted to known quantifies multiplied by scale parameter. In so many industries and academic/research fields, power-of-the-mean variance function is one of the common variance function. We suggest GEE-type pseudolikelihood estimation based on the power-of-the-mean variance using existing software and investigate it's efficiency for different working correlation matrices.

복합표본조사 데이터 분석을 위한 회귀모형 접근법의 비교 - 소규모사업체조사 데이터 분석을 중심으로 - (Comparison of regression model approaches fitted to complex survey data)

  • 이기재
    • 한국조사연구학회:학술대회논문집
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    • 한국조사연구학회 2001년도 춘계학술논문발표대회 발표논문집
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    • pp.45-56
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    • 2001
  • 복합표본조사 데이터 분석에서 회귀모형 접근법은 크게 표본설계 기반 접근법(design-based approach)과 일반화 추정 방정식 접근법(generalized estimating equations approach)으로 구분된다. 본 논문은 이들 접근법과 모형기반 접근법을 비교하여 설명하고, 각 접근법에서 표본설계가 모수 추정에 미치는 영향을 설계 효과와 가중치 효과 분석을 통해서 살펴보았다.

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