Multivariate Repeated-Measurement or Growth Curve Models with Multivariate Random-Effects Covariance Structure
具有多元随机效应协方差结构的多元重复测量与增长曲线模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有多元随机效应协方差结构的多元重复测量与增长曲线模型
- 研究问题
- 当个体具有多个响应变量且被重复测量时，如何利用多元随机效应协方差结构，对重复测量或增长曲线模型进行推断？
- 方法与思路
- 作者在所述 Potthoff–Roy 模型框架下，针对多响应重复测量与多元随机效应协方差结构推导估计、检验及同时置信界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出该协方差结构下模型参数的估计、假设检验和同时置信界结果，并通过两个数值例子展示相关技术。
- 阅读关注点
- 核对个体内和响应间协方差结构、随机效应假设及参数约束，并查看同时置信界的覆盖对象和数值例子的设计。
- 阅读边界
- 材料仅为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；观测安排、分布条件及推断公式未说明，不能推及任意面板结构或推断刊本变化。
原文摘要
The analysis of multiple-response, repeated-measurement or growth curve models with a multivariate random-effects covariance structure for individuals is considered. Results on estimation, hypothesis testing, and simultaneous confidence bounds for the parameters of the generalized linear model of Potthoff and Roy (1964) are derived for the multiple-response repeated-measurements model under the multivariate random-effects covariance structure. Two numerical examples are presented to illustrate these techniques.