Accounting for heterogeneity in the dependence mechanism of longitudinal data
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal data occur frequently in practice where measurements are collected from subjects over time with an aim to understand the dependence mechanisms among these measurements. A major challenge in longitudinal data analysis is the presence of a complex dependence structure due to both between and within individual heterogeneity. This thesis develops new statistical methodologies that incorporate potential heterogeneity in the dependence structure in various longitudinal data problems. In the first part, we introduce a D-vine copula-based heterogeneous dependence model which provides a flexible representation of time-heterogeneous dependence in univariate longitudinal data with a continuous outcome. The proposed model allows for time adjustment in the dependence structure of unequally spaced and potentially unbalanced longitudinal data. We show that the proposed approach offers flexibility over its time-homogeneous counterparts as well as allows for parsimonious model specifications at the tree or vine level for a given D-vine structure. The performances of the time-heterogeneous D-vine copula models are evaluated through simulation studies and by real data from the Manitoba Follow-up Study. In the second part, we propose an approach to incorporate potential heterogeneity in the random effects covariance matrix in longitudinal data with missing responses and mismeasured covariates. The proposed approach uses a modified Cholesky decomposition and allows the random effects covariance matrix to depend on covariates. This decomposition provides an unconstrained and statistically meaningful reparameterization of the random effect covariance matrix which can be modeled without the concern of positive definiteness of the resulting estimators. The performance of the proposed approach is evaluated through simulation studies and is demonstrated using longitudinal data from Framingham Heart Study. In the last part, we review two major statistical models for longitudinal functional data that are spatially correlated and propose a computationally efficient modeling approach by incorporating a spatio-temporal dependence structure in the error process. Numerical experiments are conducted to compare these models and to investigate the impact of ignoring spatial correlation on prediction performance. We discuss the limitations of these models and outline future directions to develop flexible models that can incorporate potential heterogeneity in the dependence structure of spatial longitudinal data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».