Estimation of the covariance matrix of random effects in longitudinal studies
纵向研究中随机效应协方差矩阵的估计AI 解读 ↓
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纵向研究中随机效应协方差矩阵的估计
- 研究问题
- 在纵向或聚类数据中，如何估计随机效应的协方差与簇内相关结构，并分析不同因素影响之间的相关程度？
- 方法与思路
- 作者提出随机效应变系数模型及无需优化的簇内相关结构估计程序，结合渐近分析、模拟与孟加拉国避孕数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在一定条件下渐近正态，模拟显示有限样本可行且能抵抗轻度模型误设，并给出社会学应用。
- 阅读关注点
- 应核对随机效应与变系数的设定、簇内结构如何识别和估计，以及渐近条件与轻度误设的具体形式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；条件、误设范围及应用结果未展开，不能把簇内相关解读为因果效应。
原文摘要
Longitudinal studies are often conducted to explore the cohort and age effects in many scientific areas. The within cluster correlation structure plays a very important role in longitudinal data analysis. This is because not only can an estimator be improved by incorporating the within cluster correlation structure into the estimation procedure, but also the within cluster correlation structure can sometimes provide valuable insights in practical problems. For example, it can reveal the correlation strengths among the impacts of various factors. Motivated by data typified by a set from Bangladesh pertinent to the use of contraceptives, we propose a random effect varying-coefficient model, and an estimation procedure for the within cluster correlation structure of the proposed model. The estimation procedure is optimization-free and the proposed estimators enjoy asymptotic normality under mild conditions. Simulations suggest that the proposed estimation is practicable for finite samples and resistent against mild forms of model misspecification. Finally, we analyze the data mentioned above with the new random effect varying-coefficient model together with the proposed estimation procedure, which reveals some interesting sociological dynamics.