A hosszanti elhízás adatainak modellezése szakaszos hiányzásokkal egy új látens változós modell alkalmazásával

Eredeti cikkek

  • Teljes cikk
  • Ábrák és adatok
  • Hivatkozások
  • Idézetek
  • Metrikák
  • Újranyomtatások és engedélyek
  • Hozzáférés a /doi/full/10.1080/03610918.2014.889154?needAccess=true fájlhoz

Látens variábilis modellt javasolunk a longitudinális vizsgálatok során az informatív hiányosságokhoz, amely a látens lemorzsolódás modelljének kiterjesztése. Modellünkben a látens változó értékét a hiányzási minta befolyásolja, és ezt kovariátorként is alkalmazzák a hosszanti válasz modellezésében. Tehát a látens változó összekapcsolja a hosszanti reakciót és a hiányzási folyamatot. Modellünkben a látens változó kategorikus helyett folyamatos, és feltételezzük, hogy normális eloszlásból származik. Az EM algoritmust használjuk az általunk érdekelt paraméter becsléseinek megszerzésére, és a látens változó integrációjának közelítésére Gauss – Hermite kvadrátumot használunk. A paraméterbecslések standard hibái a bootstrap módszerrel vagy a végső marginális valószínűségű Fisher információs mátrix inverzével nyerhetők el. Összehasonlításokat végeznek a vegyes modellel és a teljes esetanalízissel egy klinikai vizsgálati adatkészlet szempontjából, amely a súlygyarapodás megelőzése a nők körében (WGPW) tanulmány. Az általánosított Pearson-maradványokat használjuk a javasolt látens változó modell illeszkedésének felmérésére.

elhízás