Extended Generalized Estimating Equations for Clustered Data
聚类数据的扩展广义估计方程AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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聚类数据的扩展广义估计方程
- 研究问题
- 对于同一群组内的重复观测，如何同时估计回归参数与关联参数，并在组内相关模型设定错误时保留回归估计的一致性？
- 方法与思路
- 作者用扩展准似然的思想推广广义估计方程，同时提供回归参数和关联参数的估计方程，并以发育毒性研究数据说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计在一定条件下一致且渐近正态，其中回归估计的一致性允许重复响应间相关结构设定错误。
- 阅读关注点
- 应核对均值模型与相关模型各自的要求、关联参数的定义、方差估计方法，以及相关结构错设时哪些参数仍有一致性保证。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；具体条件与错设范围未说明，不能把回归参数的稳健性扩展为关联参数也同样稳健。
原文摘要
Typically, analysis of data consisting of multiple observations on a cluster is complicated by within-cluster correlation. Estimating equations for generalized linear modeling of clustered data have recently received much attention. This article proposes an extension to the generalized estimating equation method proposed by Liang and Zeger, which treats within-cluster correlations as nuisance parameters. Using ideas from extended quasi-likelihood, estimating equations for regression and association parameters are provided simultaneously. The resulting estimators are proven to be asymptotically normal and consistent under certain conditions. The consistency of regression estimators allows incorrect modeling of the correlation among repeated responses. The method is illustrated with an analysis of data from a developmental toxicity study.