Non-penalty shrinkage estimation of random effect models for longitudinal data with AR(1) errors
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the non-penalty shrinkage estimation method of random effect models with autoregressive errors for longitudinal data when there are many covariates and some of them may not be active for the response variable. In observational studies, subjects are followed over equally or unequally spaced visits to determine the continuous response and whether the response is associated with the risk factors/covariates. Measurements from the same subject are usually more similar to each other and thus are correlated with each other but not with observations of other subjects. To analyse this data, we consider a linear model that contains both random effects across subjects and within-subject errors that follows autoregressive structure of order 1 (AR(1)). Considering the subject-specific random effect as a nuisance parameter, we use two competing models, one includes all the covariates and the other restricts the coefficients based on the auxiliary information. We consider the non-penalty shrinkage estimation strategy that shrinks the unrestricted estimator in the direction of the restricted estimator. We discuss the asymptotic properties of the shrinkage estimators using the notion of asymptotic biases and risks. A Monte Carlo simulation study is conducted to examine the relative performance of the shrinkage estimators with the unrestricted estimator when the shrinkage dimension exceeds two. We also numerically compare the performance of the shrinkage estimators to that of the LASSO estimator. A longitudinal CD4 cell count data set will be used to illustrate the usefulness of shrinkage and LASSO estimators.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».