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多个响应变量的纵向数据联合建模方法及应用
Joint Modeling of Multivariate Longitudinal Data and Its Application
投稿时间:2017-05-23  修订日期:2017-07-25
DOI:
中文关键词:  多元纵向数据 线性混合效应模型 联合模型 随机效应
英文关键词:Multiple longitudinal data, linear mixed-effects model, joint modeling, random effects
基金项目:中国人民大学2017年度中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金(297217000021),负责人:易丹辉;教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(16JJD910002):基于大数据的精准医学生物统计分析方法及其应用研究,负责人:易丹辉;国家中医药管理局中医行业科研专项(201207005):30种疾病中医临床评价规范与复杂干预评价共同路径研究,负责人:胡镜清。
作者单位
林存洁 中国人民大学应用统计科学研究中心 北京 100872中国人民大学统计学院 北京 100872 
吴朦 中国中医科学院中医基础理论研究所 北京 100700 
易丹辉 中国人民大学应用统计科学研究中心 北京 100872中国人民大学统计学院 北京 100872 
胡镜清 中国中医科学院中医基础理论研究所 北京 100700 
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中文摘要:
      纵向观测过程中经常会遇到对同一个个体测量多个响应变量的情况,由于同一个个体的不同响应变量之间存在一定的相关性,因此独立分析每一个响应变量将会损失相关信息。本文利用联合建模的方式对多个响应变量建立混合效应模型,通过不同响应变量的随机效应之间的相关性刻画不同响应变量之间的关系,并利用极大似然方法给出模型中参数的估计,最后通过中风病的实际数据分析来说明该方法的应用。
英文摘要:
      Multiple outcomes measured repeatedly for the same subject are common in longitudinal observation. If we use the approach by analyzing each outcome separately, it may lead to wrong conclusions due to the failure of accounting for joint evolution of different outcomes. To adequately capture the interdependence among multiple outcomes, we proposed a joint modeling for multivariate longitudinal data by constructing a linear mixed-effects model for each outcome and accommodating the relationship among multiple outcomes through correlation in random effects. Maximum likelihood method was adopted to estimate parameters in this model. The application of this method was demonstrated through the analysis of stroke data.
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