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Overstuffed sandwiches and separation anxiety: finite-sample variance estimation for penalized GEE with near-separated binary data

近分离二元数据中惩罚GEE的有限样本方差估计

Penalized generalized estimating equations (PGEE) stabilize point estimation for longitudinal binary data under near-separation, but inference still depends on how the sandwich variance is corrected. Existing corrections for PGEE can overadjust in high-leverage directions, require restrictive pooling assumptions, or add global regularization without explaining the bias. We establish first-order asymptotics for PGEE along convergent interior-root sequences and derive a matrix…

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