Statistical Analysis of Correlated Data Using Generalized Estimating Equations: An Orientation

2003· article· en· 2 200 citations· W2133959349 sur OpenAlex· 10.1093/aje/kwf215

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,307

Tête enseignante GPT0,522

Écart entre enseignants: 0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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

Résumé

The method of generalized estimating equations (GEE) is often used to analyze longitudinal and other correlated response data, particularly if responses are binary. However, few descriptions of the method are accessible to epidemiologists. In this paper, the authors use small worked examples and one real data set, involving both binary and quantitative response data, to help end-users appreciate the essence of the method. The examples are simple enough to see the behind-the-scenes calculations and the essential role of weighted observations, and they allow nonstatisticians to imagine the calculations involved when the GEE method is applied to more complex multivariate data.

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La notice

Revue: American Journal of Epidemiology
Thématique: Statistical Methods and Bayesian Inference
Domaine: Mathematics
Établissements canadiens: McGill University
Organismes subventionnaires: National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clés: GeeGeneralized estimating equationBinary dataBinary numberMultivariate statisticsSimple (philosophy)Orientation (vector space)Set (abstract data type)Longitudinal dataData setStatisticsEstimating equationsComputer scienceMathematicsMultivariate analysisApplied mathematicsAlgorithmData miningMaximum likelihoodArithmetic
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2133959349