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文檔簡介
1、廣義線性混合模型是一種特殊的混合模型,是對廣義線性模型的一種重要擴展。在這個模型結(jié)構(gòu)中,取代固定效應(yīng),線性預(yù)測量包含了具有正態(tài)分布的隨機效應(yīng)。隨機效應(yīng)logistic回歸是廣義線性混合模型(GLMM)的一個特殊的情況,主要應(yīng)用于流行病學(xué)。
本文首先介紹了隨機效應(yīng)logistic回歸模型,提出了一個新的方法,即在平均分方法(Mean Score Method)的基礎(chǔ)上,當出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)時,對其使用輔助變量,從而對數(shù)據(jù)進行特定中心估
2、計,得到第一步估計量,然后對第一步估計量進行最優(yōu)加權(quán),來構(gòu)造一個兩步估計量。最后利用兩種估計量做了模擬研究,結(jié)果表示本文提出的估計量估計恰當,最后將其應(yīng)用于男嬰缺陷問題中,并證明我們提出的方法在實際應(yīng)用中更實用。
第1章為緒論。簡要敘述了隨機效應(yīng)logistic模型選題的背景和研究意義,以及國內(nèi)外關(guān)于缺失數(shù)據(jù)處理、logistic模型和新生兒缺陷問題的研究現(xiàn)狀。
第2章介紹了隨機效應(yīng)的logistic回歸模型,本文提
3、出了一種特定中心的估計方法,它是在擬似然函數(shù)的基礎(chǔ)上,對缺失數(shù)據(jù)的處理使用平均分數(shù)法的一種方法。接下來再對第一步估計量進行最優(yōu)加權(quán),來構(gòu)造一個兩步估計量。在第2部分的結(jié)尾給出了估計量的漸近性質(zhì)。
第3章是將估計量和理論值對比的模擬研究,進而對本文所提出的隨機效應(yīng)logistic模型的估計方法進行評價。
第4章是實證分析。先介紹了本文的數(shù)據(jù)來源。并以新生兒出現(xiàn)缺陷數(shù)據(jù)為例,使用本文的提出的新估計方法進行估計,最后根據(jù)實
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