A Two-Part Random-Effects Model for Semicontinuous Longitudinal Data
半连续纵向数据的两部分随机效应模型AI 解读 ↓
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半连续纵向数据的两部分随机效应模型
- 研究问题
- 如何分析同时包含零值和连续非零值的纵向响应，并描述重复观测中非零概率及条件均值与协变量的关系？
- 方法与思路
- 作者在两部分回归的 logistic 阶段与条件线性阶段引入随机系数，利用高阶 Laplace 近似和近似 Fisher scoring 求最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，将两部分回归扩展到纵向随机效应模型，并提供估计算法，以青少年饮酒数据展示其与家长监督及叛逆性的关系。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段随机效应的联合设定、非零响应的分布处理、近似计算的精度与收敛，以及应用中回归关系的解释范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明随机效应分布、两阶段相关结构及具体估计结果，不能作因果解释。
原文摘要
A semicontinuous variable has a portion of responses equal to a single value (typically 0) and a continuous, often skewed, distribution among the remaining values. In cross-sectional analyses, variables of this type may be described by a pair of regression models; for example, a logistic model for the probability of nonzero response and a conditional linear model for the mean response given that it is nonzero. We extend this two-part regression approach to longitudinal settings by introducing random coefficients into both the logistic and the linear stages. Fitting a two-part random-effects model poses computational challenges similar to those found with generalized linear mixed models. We obtain maximum likelihood estimates for the fixed coefficients and variance components by an approximate Fisher scoring procedure based on high-order Laplace approximations. To illustrate, we apply the technique to data from the Adolescent Alcohol Prevention Trial, examining reported recent alcohol use for students in grades 7–11 and its relationships to parental monitoring and rebelliousness.