On the Use of a Working Correlation Matrix in Using Generalised Linear Models for Repeated Measures
重复测量广义线性模型中工作相关矩阵的使用问题AI 解读 ↓
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重复测量广义线性模型中工作相关矩阵的使用问题
- 研究问题
- 在重复测量的广义线性模型中，工作相关矩阵参数的定义不确定性，何时可能破坏估计量的渐近性质？
- 方法与思路
- 作者讨论基于均值、方差及工作相关矩阵的重复测量分析，指出某些相关参数存在定义问题；摘要未说明具体论证方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，某些工作相关矩阵参数的定义不确定性可能导致估计量渐近性质失效，提示相关结构处理存在适用边界。
- 阅读关注点
- 核对定义不确定性究竟指什么、涉及哪些相关结构，以及失效的是哪些渐近性质，并查看原文是否提出修正办法。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出失效实例或完整条件，不能将警示推广至所有工作相关矩阵。
原文摘要
In a seminal paper Liang & Zeger (1986) extended the use of generalised linear models to repeated measures data. They based the analysis on specifications for the means and variances of the observations, as usual for generalised linear models, but showed how specifications for the correlations between measurements made on the same unit could be avoided by using a ‘working’ correlation matrix. In some cases the parameters involved in this matrix are subject to an uncertainty of definition which can lead to a breakdown of the asymptotic properties of the estimators.