지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제25권 제1호
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 61 - 70 (10page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Modeling of the random effects covariance matrix in generalized linear mixed models (GLMMs) is an issue in analysis of longitudinal categorical data because the covariance matrix can be high-dimensional and its estimate must satisfy positive-definiteness. To satisfy these constraints, we consider the autoregressive and moving average Cholesky decomposition (ARMACD) to model the covariance matrix. The ARMACD creates a more flexible decomposition of the covariance matrix that provides generalized autoregressive parameters, generalized moving average parameters, and innovation variances. In this paper, we analyze longitudinal count data with overdispersion using GLMMs. We propose negative binomial loglinear mixed models to analyze longitudinal count data and we also present modeling of the random effects covariance matrix using the ARMACD. Epilepsy data are analyzed using our proposed model.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Poisson linear mixed models with ARMA random effects covariance matrix
한국데이터정보과학회지
2017 .07
-
Dynamic linear mixed models with ARMA covariance matrix
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2016 .11
-
Bayesian modeling of random effects precision/covariance matrix in cumulative logit random effects models
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2017 .01
-
Marginalized random effects models with ARMA random effects covariance matrix
한국데이터정보과학회지
2018 .03
-
Bayesian baseline-category logit random effects models for longitudinal nominal data
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2020 .03
-
Modeling of random effects covariance matrix in marginalized random effects models
한국데이터정보과학회지
2016 .06
-
다변량 경시적 자료 분석을 위한 공분산 행렬의 모형화 비교 연구
응용통계연구
2020 .06
-
다변량 경시적 자료에서 공분산 행렬의 AR구조와 ARMA구조의 비교
한국데이터정보과학회지
2020 .09
-
강건한 프로빗 선형 혼합모형을 이용한 고령화연구패널조사 자료 분석
한국데이터정보과학회지
2022 .07
-
일반 선형 모형에 대한 공분산 행렬의 비교
응용통계연구
2017 .02
-
일반화 선형혼합모형의 임의효과 공분산행렬을 위한 모형들의 조사 및 고찰
응용통계연구
2015 .04
-
베이지안 다변량 선형모형의 비교 연구
한국데이터정보과학회지
2022 .03
-
경시적 자료에서 공분산 행렬의 모형화 방법 비교 연구
한국데이터정보과학회지
2023 .03
-
Multivariate control charts based on regression-adjusted variables for covariance matrix
한국데이터정보과학회지
2017 .07
-
에디 공분산법을 활용한 도심 이산화탄소 배출량 측정
한국대기환경학회 학술대회논문집
2018 .10
-
통계모형을 이용하여 모의실험 결과 분석하기에 대한 보완연구
응용통계연구
2022 .08
-
Bayesian information criterion accounting for the number of covariance parameters in mixed effects models
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2020 .05
-
Asymptotics for realized covariance under market microstructure noise and sampling frequency determination
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2016 .09
-
Switching properties of bivariate Shewhart control charts for monitoring the covariance matrix
한국데이터정보과학회지
2015 .12
-
Predictive analysis in insurance: An application of generalized linear mixed models
CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods)
2023 .09
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-310-001503245