Serial correlation in unequally spaced longitudinal data
不等间隔纵向数据中的序列相关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：摘要明确涉及个体纵向重复观测与固定、随机效应，并用连续时间 ARMA 描述序列相关。
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不等间隔纵向数据中的序列相关
- 研究问题
- 个体观测时间不等间隔且存在固定效应、随机效应时，如何描述个体内误差的序列相关并计算模型的精确似然？
- 方法与思路
- 作者用连续时间 ARMA 建模个体内误差，在高斯条件下分别通过个体协方差矩阵和状态空间 Kalman 滤波计算似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供两条精确似然计算路径，讨论所需复数运算，并以非线性优化获得固定、随机及相关结构参数的极大似然估计。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对连续时间模型的参数约束、随机效应与序列误差的关系，以及两条似然路径的实现和优化稳定性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；精确似然依赖高斯误差设定，摘要未提供非高斯推广或数值比较。
原文摘要
Serial correlation in the within subject error structure in longitudinal data with unequally spaced observations is modelled using continuous time autoregressive moving averages. The models considered have both fixed and random effects in addition to serially correlated within subject errors. Two approaches are presented for calculating the exact likelihood for a model when the errors are Gaussian. The first calculates the covariance matrices for each subject for assumed values of the unknown parameters and estimates the fixed parameters by weighted least squares. The second uses a state space model and the Kalman filter to calculate the exact likelihood. Both methods involve the use of complex arithmetic. Nonlinear optimization is used to obtain maximum likelihood estimates of the parameters.