Selection of Covariables in the Growth Curve Model
增长曲线模型中的协变量选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
增长曲线模型中的协变量选择
- 研究问题
- 在同一个体被多次测量的增长曲线模型中，如何判断部分协变量是否冗余，并选择适当的协变量子集？
- 方法与思路
- 作者在协方差分析框架下划分响应变量和协变量，提出两类协变量冗余假设，并推导对应的似然比检验准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得检验结果允许利用AIC等信息准则选择协变量子集，为增长曲线模型中的变量精简提供依据。
- 阅读关注点
- 应核对两类冗余假设的差异、似然比统计量的分布条件，以及信息准则如何用于具体的协变量子集选择。
- 阅读边界
- 所给OpenAlex索引摘要未注明稿件版本；摘要未说明检验的完整模型条件、有限样本性质或选模后的推断问题。
原文摘要
The growth curve model introduced by Potthoff & Roy (1964) is a generalization of the multivariate analysis of variance model and is often employed to analyze longitudinal data, in which a single characteristic has been measured at p different occasions on each individual. Inferential problems of this model are studied by using analysis of covariance, i.e. partitioning the p measurements into the measurements of q response variables and p-q covariables. Rao (1965, 1966) and Grizzle & Allen (1969) discuss the possibility of using fewer than p-q covariables. In this paper we propose two types of formulation for the hypotheses of redundancy of a given set of covariables. The likelihood ratio criteria are obtained for testing the hypotheses. These results permit the use of information criteria such as aic for selection of the best subset of covariables.