A Marginal Probability Model for Repeated Polytomous Response Data

Jae Sung Choi

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자료유형: 학술저널

저자정보: Jae Sung Choi

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제19권 제2호

발행연도: 2008.6

수록면: 577 - 585 (9page)

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This paper suggests a marginal probability model for analyzing repeated polytomous response data when some factors are nested in others in treatment structures on a larger experimental unit. As a repeated measures factor, time is considered on a smaller experimental unit. So, two different experiment sizes are considered. Each size of experimental unit has its own design sructure and treament structure, and the marginal probability model can be constructed from the structures for each size of experimental unit. Weighted least squares(WLS) methods are used for estimating fixed effects in the suggested model.

#Marginal Probability #Repeated Measures #Treatment Structure #Polytomous Response #Weighted Least Squares

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1. [학술지(정기간행물)] - 최재성 / 2004 / A mixed model for ordered response categories / 한국데이터정보과학회지 15 (2) : 339 ~ 345

2. [학술지(정기간행물)] - Agresti,Alan / 1990 / Categorical data analysis / John Wiley and Sons Inc. New York

3. [학술지(정기간행물)] - Koch, G. G / 1971 / The analysis of categrical data from mixed models / Biometrics 27 : 157 ~ 173

4. [학술지(정기간행물)] - Koch, G. G / 1977 / A general methodology for the analysis of experments with repeated measurement of categorical data / Biometrics 33 : 133 ~ 158

5. [학술지(정기간행물)] - Liang, K. Y / 1986 / Longitudinal data analysis using generalixed linear models / Biometrika 73 : 13 ~ 22

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