Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.81-96
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2017
Cumulative logit random effects models are typically used to analyze longitudinal ordinal data. The random effects covariance matrix is used in the models to demonstrate both subject-specific and time variations. The covariance matrix may also be homogeneous; however, the structure of the covariance matrix is assumed to be homoscedastic and restricted because the matrix is high-dimensional and should be positive definite. To satisfy these restrictions two Cholesky decomposition methods were proposed in linear (mixed) models for the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix, respectively: modified Cholesky and moving average Cholesky decompositions. In this paper, we use these two methods to model the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix in cumulative logit random effects models for longitudinal ordinal data. The methods are illustrated by a lung cancer data set.
The method of generalized estimating equations (GEE) has become very popular for the analysis of longitudinal data. We extend this work to the use of M-estimators; the resultant regression estimates are robust to heavy tailed errors and to outliers. The proposed method does not require correct specification of the dependence structure between observation, and allows for heterogeneity of the error. However, an estimate of the dependence structure may be incorporated, and if it is correct this guarantees a higher efficiency for the regression estimators. A goodness-of-fit test for checking the adequacy of the assumed M-estimation regression model is also provided. Simulation studies are conducted to show the finite-sample performance of the new methods. The proposed methods are applied to a real-life data set.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.751-759
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2011
The method of generalized estimating equations(GEE) is widely used in the analysis of a correlated dataset that consists of repeatedly observed responses within subjects. The GEE uses a quasi-likelihood equations to find the parameter estimates without assuming a specific distribution for the correlated responses. In this paper we study the importance of specifying the working correlation structure appropriately in fitting GEE for correlated counts data. We investigate the empirical coverages of confidence intervals for the regression coefficients according to four kinds of working correlations where one structure should be specified by the users. The confidence intervals are computed based on the asymptotic normality and the sandwich variance estimator.
Kim, Choong-Rak;Jeong, Mee-Seon;Kim, Woo-Chul;Park, Byeong-U.
Journal of the Korean Statistical Society
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제33권4호
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pp.367-379
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2004
This article deals with the nonparametric analysis of longitudinal data when there exist possible correlations among repeated measurements for a given subject. We consider a quasi-likelihood regression model where a transformation of the regression function through a link function is linear in time-varying coefficients. We investigate the local polynomial approach to estimate the time-varying coefficients, and derive the asymptotic distribution of the estimators in this quasi-likelihood context. A real data set is analyzed as an illustrative example.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권2호
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pp.201-210
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2020
Baseline-category logit random effects models have been used to analyze longitudinal nominal data. The models account for subject-specific variations using random effects. However, the random effects covariance matrix in the models needs to explain subject-specific variations as well as serial correlations for nominal outcomes. In order to satisfy them, the covariance matrix must be heterogeneous and high-dimensional. However, it is difficult to estimate the random effects covariance matrix due to its high dimensionality and positive-definiteness. In this paper, we exploit the modified Cholesky decomposition to estimate the high-dimensional heterogeneous random effects covariance matrix. Bayesian methodology is proposed to estimate parameters of interest. The proposed methods are illustrated with real data from the McKinney Homeless Research Project.
This paper presents an analytical model for evaluation of Tension Stiffening Effect by actual Bond-Slip relationships between the reinforcement and the surrounding concrete. The presence of longitudinal splitting cracks was found to significantly after the tension stiffening. The model is applied to the longitudinal splittings cracks and derived to Tension stiffening model. The predicted values are shown to be in good agreement with the experimentally measured data.
The purpose of this study was to examine the longitudinal achievement of Science Inquiry Skills. The study compared two data sets collected in May 1992 and April 1993 using the TSIS(Test of Science Inquiry Skills). TSIS consists of 36items which measure 12 science process skills. TSIS's reliability(K-R 20) is O. 86 and test-retest reliability is O.7822.
Eight singly reinforced high strength concrete beams without web reinforcement were tested to investigate their behavior and to determine their ultimate shear capacities. In this study, the main variable was the ration of longitudinal reinforcement. Test results were compared with strength predicted by using ACI code, Zsutty's dquation and Bazant & Kim's equation. As the result, for the beams of low steel ratio, the margin of safety in ACI code may be disappeared. It was shown that Zsutty.s equation well predict the trend of the test data.
본 연구의 목적은 하천에서 흐름방향 유속의 횡분포식에 기반하여 1차원 종분산계수를 이론적으로 유도하고 이들의 타당성을 검증하는 것이다. 이를 위해 본 논문의 전편 "I. 흐름방향 유속의 횡포식"에서는 Shiono-Knight Model (일명 SKM)을 도입하여 삼각형 단면수로에서 횡분포식을 해석적으로 유도하였다. 본 논문의 후편 "II. 종분산계수"에서는 전편에서 유도된 유속의 횡분포식을 Fischer (1968)의 삼중 적분식에 대입하여 1차원 종분산계수 이론식을 새롭게 개발하였다. 본래 SKM은 Navier-Stokes 방정식을 근간으로 개발되어 주로 직선수로이면서 사다리꼴 단면이나 복단면 수로에 적용되어 왔지만, 본 연구에서는 사행으로인한 최심선의 변동을 고려할 수 있는 삼각형을 단면형상으로 가정하였다. 유도된 해석해를 검증하기 위해 자연하천에서 실측된 유속자료와 비교 분석하였다. 또한 유도된 횡분포식을 이용하여 단면평균유속을 산정하고, 이를 Manning의 유속식의 결과와 비교 검증하였다. 본 연구에서 개발한 이론식은 비록 유속의 횡분포를 경우에 따라서 섬세하게 재현하지는 못하더라도 조도계수를 포함한 몇 가지 기본적인 수리 및 지형자료만 측량한다면 유속의 관측없이 비교적 정확한 유속분포를 산출해 낼 수 있는 장점이 있었다.
본 연구는 부동산 가격 추정을 위해 자주 활용되는 헤도닉 가격모형(Hedonic Pricing Model)에서의 설명변수, 즉 지가형성요인의 선별 중요성에 대해 기술하고, 이러한 지가형성요인 및 그 효과가 시간의 경과에 따라 어떻게 변화하는지 실증적으로 검토하였다. 전주시를 사례 지역으로 하여 17년간 반복 측정된 표준지 공시지가를 분석 대상으로 하였으며, 자료가 가지는 포섭구조(nested structure) 및 종단성(longitudinal characteristics)을 고려하여 3개 수준으로 구성된 다수준모형(multi-level model)을 설정하여 적합 정도를 평가하였다. 지가형성요인은 공시지가 산정시 활용되는 헤도닉 가격모형의 일종인 비준표(比準表)에 포함된 항목을 중심으로 살펴보았다. 분석 결과, 17년간의 지가 변동 추세는 전주시 세부지역별로 상승 또는 하락하는 등 지역마다 다른 추이를 보였으며, 따라서 종단효과의 모델 반영이 필요함이 확인되었다. 또한 일반적으로 중요하다고 여겨지는 지가형성요인 중 유의하지 않은 요인이 발견되었으며, 특정 시점에서 영향력이 상당히 큰 것으로 판명된 지가형성요인도 시간의 경과에 따라 그 영향력이 약해지는가 하면, 반대로 지가에 미치는 영향력이 초기에는 미약하였으나 점차 뚜렷해지는 요인이 파악되었다. 향후 헤도닉 모형 적용시 이러한 지가형성요인의 동태성을 모델의 구성요소로 고려할 경우 보다 정확한 가격 추정이 가능해질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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