English  |  正體中文  |  简体中文  |  Items with full text/Total items : 887/887 (100%)
Visitors : 8363271      Online Users : 588
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
Scope Tips:
  • please add "double quotation mark" for query phrases to get precise results
  • please goto advance search for comprehansive author search
  • Adv. Search
    HomeLoginUploadHelpAboutAdminister Goto mobile version
    Please use this identifier to cite or link to this item: http://ccur.lib.ccu.edu.tw/handle/A095B0000Q/318


    Title: 長期追蹤資料下模型選擇之不同估計法的比較
    Authors: 柯婷婷
    Contributors: 數學系統計科學研究所
    Keywords: 長期追蹤資料
    Date: 2017
    Issue Date: 2019-07-17
    Publisher: 數學系統計科學研究所
    Abstract: 群集長期追蹤資料 (cluster longitudinal data) 是一種在很多領域當中常看見的資料類型,但是這種資料常常存在複雜的相關結構,故分析資料時,常使用 Liang and Zeger (1986) 提出的廣義估計方程式 (Generalized estimating equations ,簡稱GEE )。 如何選擇一個正確的模型,是研究者需要重視的一個課題。由於群集長期追蹤資料會出現有遺失值的情況,所以我們利用 Shen and Chen (2012) 提出的選模指標 MLIC (Missing Longitudinal Information Criterion) 來處理反應變數有遺失之群集長期追蹤資料的模型選擇問題。在本文中我們探討在反應變數有缺失時,三種不同估計法 (泰勒展開式、資料擾動法、拔靴法) 下的 MLIC 之選模表現。根據模擬結果發現,我們建議當反應變數有缺失時,利用拔靴法估計 MLIC 之選模結果,較為穩健並且我們將這個方法應用到青年關於哮喘的實例分析上。
    Appears in Collections:[數學系統計科學研究所] 學位論文

    Files in This Item:

    File Description SizeFormat
    index.html0KbHTML168View/Open


    All items in CCUR are protected by copyright, with all rights reserved.


    版權聲明 © 國立中正大學圖書館網頁內容著作權屬國立中正大學圖書館

    隱私權及資訊安全政策

    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - Feedback