Introduction to GEE Approach development

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

● GEE Approach
● Outline
● Background
● Justification
● Introduction to GEE Approach development
● GEE Approach
in a univariate case
● GEE Approach
In the multi-variate case
● GEE Approach
In multi-variate case
● working correction
● working correction models
● A special case :GEE with the logit link
● Data Analysis
● GEE Approach for marginal modeling
● GEE Approach for marginal modeling
● Analysis GEE Parameter Estimate
● GEE Approach for response
● SAS CODE
● GEE Approach for multivariate
● Analysis GEE Parameter Estimate
● GEE Approach for multivariate
● SAS CODE
● Conclusion
● Practical experience
● GEE Limitations and Extension

نوع زبان: انگلیسی حجم: 0.27 مگا بایت
نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 29 صفحه
سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt
گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/06/14 10:18:36

لینک دانلود رایگان لینک دانلود کمکی

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

., gee, approach, response, model, likelihood, link, case, analysis, logit,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/06/14 10:18:36 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

http://www.stat.ualberta.ca/~kcarrier/STAT562/marginal_GEE.ppt

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: ., gee, approach, response, model, likelihood, link, case, analysis, logit,

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

gee approach presented by jianghu dong instructor professor keumhee chough k.c. carrière outline background and justification for using gee approach. brief review of gee approach development brief introduce to working correlation matrix gee implementation data analysis a single response and multi response limitation and extension. background practical background we commonly encounter longitudinal or clustered data. there exit correlations between observations on a given subject if outcomes multivariate normal then established approachs of analysis are available see laird and ware biometrics ۱۹۸۲ . however if outcomes are binary or counts likelihood based inference less tractable. when t is large and there are many predictors especially when some are continuous all the ml approaches aren’t practical. ml assumes a certain distribution for the response variable. but sometimes it isn’t very clear for us how to select it. justification why to use gee an alternative to ml fitting is quasi likelihood equation the estimates are solutions of quasi likelihood equations called generalized estimating equations gee quasi likelihood just specifies the first two moments u and v u . quasi likelihood just specifies a link function g u which links the mean to a linear predictor we often use identity link and logit link for binary data . quasi likelihood just need to specifies how the variance depend on the mean. when the model applies to the marginal distribution for each response variable we require a working guess for the correction structure among responses. it is very often for us that different clusters can have different numbers of observations. gee don’t need that different clusters can have same numbers of observations. it is very good for us. gee computation is simple introduction to gee approach development liang and zeger biometrika ۱۹۸۶ and zeger and liang biometrics ۱۹۸۶ extend the generalized linear model to allow for correlated observations. lipsitz et al ۱۹۹۴ outlined a gee approach for cumulative logit models with ordinal responses. gee approach in a univariate case gee approach in a univariate case gee approach in the multi variate case gee approach in multi variate case working correction working correction models a special case gee with the logit link for binary data with logit link which implies and since the outcomes are binary we have that the covariance structure of the correlated observations on a given subject. data analysis example ۱ using table ۱۱.۲ singe response example ۲ using table ۱۱.۴ multi responses in both example we use gee approach get the model parameters then using random intercept cumulative logit model to test and analysis them. finally we get the model. gee approach for marginal modeling analysis of initial parameter estimates standard wald ۹۵ confidence chi parameter df estimate error limits square pr chisq intercept ۱ . ۲۸ .۱۶۳۹ .۳۴۹۲ .۲۹۳۳ . ۳ .۸۶۴۴ diagnose ۱ ۱.۳۱۳۹ .۱۴۶۴ ۱.۶ ۹ ۱. ۲۶۹ ۸ .۵۳ . ۱ treat ۱ . ۵۹۶ .۲۲۲۲ .۴۹۵۱ .۳۷۵۹ . ۷ .۷۸۸۵ time ۱ .۴۸۲۴ .۱۱۴۸ .۲۵۷۵ .۷ ۷۳ ۱۷.۶۷ . ۱ treat time ۱ ۱. ۱۷۴ .۱۸۸۸ .۶۴۷۴ …

کلمات کلیدی پرکاربرد در این اسلاید پاورپوینت: ., gee, approach, response, model, likelihood, link, case, analysis, logit,

این فایل پاورپوینت شامل 29 اسلاید و به زبان انگلیسی و حجم آن 0.27 مگا بایت است. نوع قالب فایل ppt بوده که با این لینک قابل دانلود است. این مطلب برگرفته از سایت زیر است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی می باشد که در تاریخ 2019/06/14 10:18:36 استخراج شده است.

http://www.stat.ualberta.ca/~kcarrier/STAT562/marginal_GEE.ppt

  • جهت آموزش های پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.
  • جهت دانلود رایگان قالب های حرفه ای پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.

رفتن به مشاهده اسلاید در بالای صفحه


پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *