广义估计方程是一种回归模型,它通过观察估计和解释数据之间的线性关系,最小化对不同数据的误差和偏差。与一般的线性回归模型(OLS)不同,这种模型可以处理连续变量和类别变量,以及持续变量和非持续变量。因此,它可以让我们分析和探究不同类型的变量之间的关系,从而发现数据中心情及其内在规律。 二、设 广义估计方程的假...
一、广义线性模型简介 1)一般线性模型 2)广义线性模型 二、广义估计方程 1)纵向资料 2)广义估计方程 3)应用(yìngyòng)举例 精品资料 一、广义(guǎngyì)线性模型简介 1)一般线性模型一般线性模型(generallinearmodel),简 称线性模型(linearmodel),是数理统计学中发展较早、理论丰富(fēngfù)而且应用性...
广义估计方程是一种研究纵向数据(比如重复测量数据,面板数据)的方法。同一测量对象的多次测量数据结果之间很可能有着相关关系,如果不考虑数据之间的相关性会造成信息损失。常见的研究模型(比如线性回归)都要求数据之间独立,此时可使用广义估计方程进行研究。重复测量方差要求数据完整不能有缺失,但在实际研究中,有缺...
广义估计方程的概念 1986年,Zeger 和Liang在《Biometrics》上发表了题为《Longitudinal Data Analysis for Discrete and Continuous Outcomes》的文章,提出了一种新的参数回归分析方法,即广义估计方程(generalized estimating equations,GEEs)。 GEEs是在广义线性模型(generalized linear models,GLM)的基础上发展而来,通过作业...
广义估计方程的概念 1986年,Zeger 和Liang在《Biometrics》上发表了题为《Longitudinal Data Analysis for Discrete and Continuous Outcomes》的文章,提出了一种新的参数回归分析方法,即广义估计方程(generalized estimating equations,GEEs)。 GEEs是在广义线性模型(generalized linear models,GLM)的基础上发展而来,通过作业...
广义估计方程(Generalized Estimating Equations,简称GEE)是一种用于分析相关或重复测量数据的统计方法。它在处理具有某种依赖性的数据时特别有用,例如对同一受试者进行的重复测量或分组内部观察数据的情况。 GEE是广义线性模型(Generalized Linear Model,简称GLM)的扩展,考虑了观测之间的相关性。它允许您在考虑组内相关性...
上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时,一般线性(linear regression model)或广义线性模型(generalized regression model)以及重复测量方差分析(repeated ANOVA)均不适用。因此,广义估计方程(generalized estimating equations,GEE) 和混合线性模型(mixed linear model,MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。 广义...
广义估计方程(Generalized Estimating Equation,GEE)是统计历史上非常重要的一个方法,是本篇文章讨论的主题。我们将从传统的广义线性模型开始介绍,指出该方法不能解决的问题,从而引出GEE。 广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM): GLM方法关心的是:当响应变量不服从正态分布,也不连续,应该如何去挖掘隐藏在这样数据...
广义估计方程是一种研究纵向数据(比如重复测量数据,面板数据)的方法。 同一测量对象的多次测量数据结果之间很可能有着相关关系,如果不考虑数据之间的相关性会造成信息损失。常见的研究模型(比如线性回归)都要求数据之间独立,此时可使用广义估计方程进行研究。
(1)独立结构(independence structure),即不同时间点 上的测量值之间彼此独立,无相关关系。这种结构因为数据完全独立,实际上也无需考虑广义估计方程,直接采用常规的广义线性模型即可。 (2)等相关结构(exchangeable correlation structure),即 假定任意两次观测之间的相关性是相等的,不随两个时间 点之间的间隔大小而改变。