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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 815 - 825 (11page)
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Marginalized random effects models (MREMs) are often used to analyze longitudinal categorical data. The models permit direct estimation of marginal mean parameters and specify the serial correlation of longitudinal categorical data via the random effects. However, it is not easy to estimate the random effects covariance matrix in the MREMs because the matrix is high-dimensional and must be positive-definite. To solve these restrictions, we introduce two modeling approaches of the random effects covariance matrix: partial autocorrelation and the modified Cholesky decomposition. These proposed methods are illustrated with the real data from Korean genomic epidemiology study.
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[단행본] - Agresti, A. / 2002 / Categorical Data Analysis / Wiley and Sons
[학술지(정기간행물)] - Breslow, N. E. / 1993 / Approximate inference in generalized linear mixed models / Journal of the American Statistical Association 88 : 125 ~ 134
[학술지(정기간행물)] - 최나연 / 2014 / 한국복지패널 자료를 이용한 아동기 공격성에 대한 경시적 자료 분석 / 한국데이터정보과학회지 25 (6) : 1439 ~ 1447
[학술지(정기간행물)] - Daniels, M. J. / 2002 / Bayesian analysis of covariance matrices and dynamic models for longitudinal data / Biometrika 89 : 553 ~ 566
[학술지(정기간행물)] - Daniels, M. J. / 2009 / Modelling covariance matrices via partial autocorrelations / Journal of Multivariate Analysis 100 : 2352 ~ 2363
[학술지(정기간행물)] - Breslow, N. E. / 1993 / Approximate inference in generalized linear mixed models / Journal of the American Statistical Association 88 : 125 ~ 134
[학술지(정기간행물)] - 최나연 / 2014 / 한국복지패널 자료를 이용한 아동기 공격성에 대한 경시적 자료 분석 / 한국데이터정보과학회지 25 (6) : 1439 ~ 1447
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