>
Fa   |   Ar   |   En
   مدل‌بندی پاسخ‌های طولی آمیخته‌ دومتغیره پیوسته-شمارشی و پیوسته-ترتیبی آماسیده با امکان گم‌شدگی غیر تصادفی  
   
نویسنده شریفیان نسترن ,بهرامی سامانی احسان
منبع علوم آماري - 1400 - دوره : 15 - شماره : 2 - صفحه:505 -531
چکیده    یکی از مسائل مهم مطالعات طولی، داده‌هایی هستند که به دلیل گم‌شدن ملاقات‌ها یا انصراف از دست می‌روند. در چنین حالاتی آزمودنی‌ها مجموعه‌ زمان‌های مشاهده یکسانی ندارند. مسئله گم‌شدگی در تحلیل داده‌های آمیخته گسسته و پیوسته طولی نیز بسیار رایج است و ممکن است گم‌شدگی در یکی از پاسخ‌ها و یا هر دو رخ دهد. عدم توجه به دلیل گم‌شدن (سازوکار گم‌شدگی) منجر به برآوردها و استنباط‌های اریب می‌شود. بنابراین در این مقاله به بررسی سازوکار گم‌شدن غیرقابل چشم پوشی در پاسخ‌های آمیخته طولی مجموعه ‌آماسیده پیوسته و آماسیده در صفر سری توانی و همچنین پاسخ‌های آمیخته پیوسته و k-آماسیده ترتیبی پرداخته می‌شود. با یک رویکرد درستنمایی مبنا برآوردهای مدل‌های پیشنهادی را به دست می‌آید. عملکرد مدل‌ها را با مطالعات شبیهسازی و دو مجموعه داده واقعی تغییرات زندگی آمریکایی‌ها و آزمون موفقیت فردی پیبادی مورد بررسی قرار می‌گیرد.
کلیدواژه داده‌های آمیخته طولی، آماسیدگی، اثرهای تصادفی، مقادیر گم‌شده.
آدرس دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران, دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران
پست الکترونیکی ehsan_bahrami_samani@yahoo.com
 
   Modeling of Continuous-Count and Continuous-Ordinal Mixed Longitudinal Bivariate Inflated Responses with Possibility of Non Random Missingness  
   
Authors Sharifian Nastaran ,Bahrami Samani Ehsan
Abstract    One of the most frequently encountered longitudinal studies issues is data with losing the appointments or getting censoring. In such cases, all of the subjects do not have the same set of observation times. The missingness in the analysis of longitudinal discrete and continuous mixed data is also common, and missing may occur in one or both responses. Failure to pay attention to the cause of the missing (the mechanism of the missingness) leads to unbiased estimates and inferences. Therefore, in this paper, we investigate the mechanism of nonignorable missing in setinflated continuous and zeroinflation power series, as well as the continuous and kinflated ordinal mixed responses. A full likelihoodbased approach is used to obtain the maximum likelihood estimates of the parameters of the models. In order to assess the performance of the models, some simulation studies are performed. Two applications of our models are illustrated for the American #39;s Changing Lives survey, and the Peabody Individual Achievement Test data set.
Keywords Longitudinal Mixed Data ,Inflation ,Random Effects ,Missing Values.
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved