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A state space model for multivariate longitudinal count data

B Jorgensen刊期 1999-03-01 · 卷 86（1）Biometrika已编入正刊

多变量纵向计数数据的状态空间模型AI 解读

We propose a nonstationary state space model for multivariate longitudinal count data driven by a latent gamma Markov process. The Poisson counts are assumed to be conditionally independent given the latent process, both over time and across categories. We consider a regression model where time-varying covariates may enter via either the Poisson model or the latent gamma process. Estimation is based on the Kalman smoother, and we consider analysis of residuals from both the…

宏观 · 时间序列面板数据结构变化与时变参数
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