Dataset for: Modeling the random effects covariance matrix for longitudinal data with covariates measurement error
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
Longitudinal data occur frequently in practice such as medical studies and life sciences. Generalized linear mixed models (GLMMs) are commonly used to analyze such data. It is typically assumed that the random effects covariance matrix is constant across the subject (and among subjects) in these models. In many situations, however, this correlation structure may differ among subjects and ignore this heterogeneity can cause the biased estimate of model parameters. Recently, Lee et al. (2012) developed a heterogeneous random effects covariance matrix for GLMMs for error-free covariates. Covariates measured with an error also happen frequently in the longitudinal data set-up (e.g., blood pressure, cholesterol level). Ignoring this issue in the data may produce bias in model parameters estimate and lead to wrong conclusions. In this paper, we propose an approach to properly model the random effects covariance matrix based on covariates in the class of GLMMs where we also have covariates measured with error. The resulting parameters from the decomposition of random effects covariance matrix have a sensible interpretation and can easily be modeled without the concern of positive definiteness of the resulting estimator. Performance of the proposed approach is evaluated through simulation studies which show that the proposed method performs very well in terms of bias, mean squared error, and coverage rate. An application of the proposed method is also provided using a longitudinal data from Manitoba Follow-up study.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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