The analysis of binary longitudinal data with time independent covariates
具有时间不变协变量的二元纵向数据分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确分析同一个体被重复观测的二元纵向数据，并处理个体内时间依赖。
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…
具有时间不变协变量的二元纵向数据分析
- 研究问题
- 当每个个体的二元结果被反复观测、协变量不随时间变化时，如何在个体内存在时间依赖的情况下估计回归参数及其方差？
- 方法与思路
- 作者将 Logistic 回归扩展至二元纵向数据，提出两个工作模型，考察个体内时间依赖下的估计一致性与效率，并给出应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在关于个体内时间依赖的温和假设下，两种模型能一致估计回归参数及其方差，并以有婴儿母亲的压力数据展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对两个工作模型的具体形式、时间依赖所需的温和假设、参数及方差一致性的条件，以及效率比较的参照方法。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；工作模型和依赖假设未展开，效率与应用数值结果均未提供。
原文摘要
This paper considers extensions of logistic regression to the case where the binary outcome variable is observed repeatedly for each subject. We propose two working models that lead to consistent estimates of the regression parameters and of their variances under mild assumptions about the time dependence within each subject's data. The efficiency of the proposed estimators is examined. An analysis of stress in mothers with infants is presented to illustrate the proposed method.