Pattern‐Mixture Zero‐Inflated Mixed Models for Longitudinal Unbalanced Count Data with Excessive Zeros
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of longitudinal data with excessive zeros has gained increasing attention in recent years; however, current approaches to the analysis of longitudinal data with excessive zeros have primarily focused on balanced data. Dropouts are common in longitudinal studies; therefore, the analysis of the resulting unbalanced data is complicated by the missing mechanism. Our study is motivated by the analysis of longitudinal skin cancer count data presented by Greenberg, Baron, Stukel, Stevens, Mandel, Spencer, Elias, Lowe, Nierenberg, Bayrd, Vance, Freeman, Clendenning, Kwan, and the Skin Cancer Prevention Study Group[New England Journal of Medicine 323, 789-795]. The data consist of a large number of zero responses (83% of the observations) as well as a substantial amount of dropout (about 52% of the observations). To account for both excessive zeros and dropout patterns, we propose a pattern-mixture zero-inflated model with compound Poisson random effects for the unbalanced longitudinal skin cancer data. We also incorporate an autoregressive of order 1 correlation structure in the model to capture longitudinal correlation of the count responses. A quasi-likelihood approach has been developed in the estimation of our model. We illustrated the method with analysis of the longitudinal skin cancer data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle